【尊享】ZX067 – NLP9期 [23.6G]

【尊享】ZX067 – NLP9期 [23.6G]

┃ ┣━━20210131 开班典礼.sz [130.1M]
┃ ┣━━20210206 逻辑回归的一切.sz [102.5M]
┃ ┣━━20210221 前5章答疑+案例讲解-1.sz [46.7M]
┃ ┣━━20210221 前5章答疑+案例讲解-2.sz [148.2M]
┃ ┣━━20210227 文本预处理实践-1.sz [61.2M]
┃ ┣━━20210227 文本预处理实践-2.sz [190.7M]
┃ ┣━━20210307 词向量的使用以及评估-1.sz [90.5M]
┃ ┣━━20210307 词向量的使用以及评估-2.sz [121.3M]
┃ ┣━━20210314 代码直播实战- 用Python从零实现SkipGram-1.sz [51.5M]
┃ ┣━━20210314 代码直播实战- 用Python从零实现SkipGram-2.sz [239.8M]
┃ ┣━━20210320 基于语言模型的拼写纠错实现.sz [276.7M]
┃ ┣━━20210321 基于Fast Text的文本分类-1.sz [76.1M]
┃ ┣━━20210321 基于Fast Text的文本分类-2.sz [235.4M]
┃ ┣━━20210327 项目讲解-1.sz [178.6M]
┃ ┣━━20210327 项目讲解-2.sz [134.8M]
┃ ┣━━20210327 项目讲解-3.sz [112M]
┃ ┣━━20210327 项目讲解-4.sz [71.2M]
┃ ┣━━20210410 基于HMM的结巴分词.sz [221M]
┃ ┣━━20210417 基于特征工程+CRF的实体识别-1.sz [123.9M]
┃ ┣━━20210417 基于特征工程+CRF的实体识别-2.sz [72.2M]
┃ ┣━━20210424 Pytorch讲解.sz [121.2M]
┃ ┣━━20210509 基于RNN的文本生成.sz [166M]
┃ ┣━━20210515 Seq2Seq模型.sz [102M]
┃ ┣━━20210523 智能营销项目讲解-1.sz [200.4M]
┃ ┣━━20210523 智能营销项目讲解-2.sz [144.4M]
┃ ┣━━20210523 智能营销项目讲解-3.sz [163.6M]
┃ ┣━━20210529 代码实战 利用ELMo训练词向量.sz [127.6M]
┃ ┣━━20210605 基于Transformer模型的机器翻译.sz [109.4M]
┃ ┣━━20210619 基于Seq2Seq的闲聊系统搭建.sz [157.1M]
┃ ┣━━20210627 文本摘要生成.sz [181.6M]
┃ ┣━━20210710 GPT-3应用与分析.sz [116.1M]
┃ ┣━━20210731 基于BERT-BILSTM-CRF的命名实体识别.sz [154.1M]
┃ ┣━━20210815 图谱查找相似.sz [171.5M]
┃ ┣━━20210822 模型压缩-1.sz [88.4M]
┃ ┣━━20210822 模型压缩-2.sz [56.9M]
┃ ┣━━20210828 K-BERT Enabling Language Representation with Knowledge Graph.sz [293.4M]
┃ ┣━━20210904 A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks.sz [119.4M]
┃ ┣━━20210911 Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data，知识嵌入 TransE paper 解读.sz [111.7M]
┃ ┣━━20210925 GCN，GAT和GraphSAGE图神经网络模型讲述.sz [107.5M]
┃ ┣━━20211010 GAT代码实践.sz [113.5M]
┃ ┣━━20211016 GCN在文本分类中的应用-1.sz [122M]
┃ ┣━━20211016 GCN在文本分类中的应用-2.sz [253.5M]
┃ ┣━━20211024 知识图谱问答系统项目讲述-1.sz [111.2M]
┃ ┣━━20211024 知识图谱问答系统项目讲述-2.sz [225.6M]
┃ ┣━━20211031 基于多轮检索和生成式的聊天型机器人模型讲述-1.sz [288.2M]
┃ ┣━━20211031 基于多轮检索和生成式的聊天型机器人模型讲述-2.sz [162M]
┃ ┣━━20211107 Topic model as a black box 使用主题模型做相似语义搜索索-1.sz [142.9M]
┃ ┣━━20211107 Topic model as a black box 使用主题模型做相似语义搜索索-2.sz [110.7M]
┃ ┣━━20211114 就业指导-1.sz [152.3M]
┃ ┗━━20211114 就业指导-2.sz [52.8M]
┣━━02.录播 [15.9G]
┃ ┣━━01.第一章 自然语言处理概述.sz [407.5M]
┃ ┣━━02.第二章 数据结构与算法基础.sz [362.4M]
┃ ┣━━03.第三章 机器学习基础 – 逻辑回归.sz [981.4M]
┃ ┣━━04.第四章 模型的泛化.sz [622.5M]
┃ ┣━━05.第五章 机器学习基础.sz [1.2G]
┃ ┣━━06.第六章 文本处理.sz [506.6M]
┃ ┣━━07.第七章 文本表示.sz [424.5M]
┃ ┣━━08.第八章 豆瓣评论的情感预测.sz [54M]
┃ ┣━━09.第九章 词向量技术.sz [624.7M]
┃ ┣━━10.第十章 搭建智能问答系统.sz [208.2M]
┃ ┣━━11.第十一章 语言模型.sz [781.9M]
┃ ┣━━12.第十二章 隐马尔科夫模型.sz [1.8G]
┃ ┣━━13.第十三章 无向图模型与标记偏置.sz [376.3M]
┃ ┣━━14.第十四章 Linear-CRF模型.sz [873.1M]
┃ ┣━━15.第十五章 基于Linear-CRF的医疗实体识别.sz [89.7M]
┃ ┣━━16.第十六章 深度学习基础.sz [932.6M]
┃ ┣━━17.第十七章 Pytorch（工具篇无视频）.txt [0B]
┃ ┣━━18,.第十八章 RNN与LSTM.sz [411.8M]
┃ ┣━━19.第十九章 Seq2Seq模型.sz [200.3M]
┃ ┣━━20.第二十章 智能营销文案生成(见直播).txt [0B]
┃ ┣━━21.第二十一章 动态词向量与ELMo技术.sz [306.7M]
┃ ┣━━22.第二十二章 注意力机制与Transformer.sz [457.2M]
┃ ┣━━23.第二十三章 Bert AlBert模型.sz [144.7M]
┃ ┣━━24.第二十四章 BERT的其他变种.sz [203.3M]
┃ ┣━━25.第二十五章 GPT 及 XLNet.sz [160.4M]
┃ ┣━━26.第二十六章 命名实体识别和实体消歧.sz [283.8M]
┃ ┣━━27.第二十七章 模型压缩.sz [250.5M]
┃ ┣━━28.第二十八章 关系抽取.sz [996.4M]
┃ ┣━━29.第二十九章 句法分析.sz [1.1G]
┃ ┣━━30.第三十章 依存文法分析.sz [159.9M]
┃ ┣━━31.第三十一章 知识图谱.sz [357.5M]
┃ ┣━━32.第三十二章 基于图的学习.sz [154.7M]
┃ ┣━━33.第三十三章 图神经网络.sz [107.8M]
┃ ┣━━34.第三十四章 GAT与GraphSAGE.sz [61.9M]
┃ ┣━━35.第三十五章 图卷积网络与其他应用.sz [92.7M]
┃ ┣━━36.第三十六章 贝叶斯相关.sz [285.4M]
┃ ┗━━37.补充学习内容.sz [301.3M]
┗━━重要！！！使用前请仔细阅读加密播放器使用说明，任何软硬件翻录行为及打开开发者调试模式后台自动拉黑24小时无法解除锁定.txt [0B]
┗━━00.资料.zip [240.9M]

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