【尊享】ZX093 – NLP项目班1v多 [29G]

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┣━━01.视频 [26.1G]
┃ ┣━━1.中文分词 [4.7G]
┃ ┃ ┣━━1-1.1-理论-基于语言模型的机械分词器.abc [215M]
┃ ┃ ┣━━2-1.1-实践-从头构建一个基于语言模型的机械分词器.abc [811M]
┃ ┃ ┣━━3-1.2-理论-序列标注的分词方法.abc [307M]
┃ ┃ ┣━━4-1.2-实践-基于新闻语料，构建CRF、BiLSTM-CRF的分词器.abc [832.8M]
┃ ┃ ┣━━5-1.3-理论-剖析jieba和HanLP源码.abc [622.3M]
┃ ┃ ┣━━6-1.3-实践-使用UML工具图，剖析Jieba开源代码.abc [1.1G]
┃ ┃ ┣━━7-1.4-理论-分词的策略融合和场景应用.abc [369.3M]
┃ ┃ ┗━━8-1.4-实践-融合机械切分与模型切分，打造属于你的工业级分词器.abc [476.7M]
┃ ┣━━2.工程部署 [2.9G]
┃ ┃ ┣━━1-2.1-理论-微服务、测试与GPU.abc [606.3M]
┃ ┃ ┣━━2-2.1-实践-封装微服务，编写测试用例和脚本，并观察gpu.abc [1.1G]
┃ ┃ ┣━━3-2.2-理论-Docker、CICD与K8S.abc [615.7M]
┃ ┃ ┗━━4-2.2-实践-构建镜像与CICD脚本.abc [638.6M]
┃ ┣━━3.关键词提取 [2.1G]
┃ ┃ ┣━━1-3.1-理论-基于tfidf和textrank的关键词提取.abc [371.7M]
┃ ┃ ┣━━2-3.1-实践-基于tfidf和textrank的关键词提取系统.abc [869.2M]
┃ ┃ ┣━━3-3.2-理论-主题模型和新词发现的关键词提取.abc [282.5M]
┃ ┃ ┗━━4-3.2-实践-为关键词提取系统融入主题词和新词.abc [626.6M]
┃ ┣━━4.实体识别 [6.4G]
┃ ┃ ┣━━1-4.1-理论部分-传统序列标注下的实体识别.abc [260.4M]
┃ ┃ ┣━━2-4.1-实践部分-实体识别的初步实践.abc [593.2M]
┃ ┃ ┣━━3-4.2-理论部分-成熟的传统实体识别系统.abc [264.4M]
┃ ┃ ┣━━4-4.2-实践部分-搭建一个成熟的传统实体识别系统.abc [494.2M]
┃ ┃ ┣━━5-4.3-理论部分-基于CNN和RNN的实体识别.abc [355.8M]
┃ ┃ ┣━━6-4.3-实践部分-融入IDCNN和LatticeLSTM.abc [790.2M]
┃ ┃ ┣━━7-4.4-理论部分-Bert及其变体的实体识别.abc [878.2M]
┃ ┃ ┣━━8-4.4-实践部分-使用Bert及其变体，更上一层楼.abc [879.2M]
┃ ┃ ┣━━9-4.5-理论部分-HMM、CRF、Bert调参经验.abc [479.2M]
┃ ┃ ┣━━10-4.5-实践部分-HMM、CRF、Bert调参经验.abc [479.5M]
┃ ┃ ┣━━11-4.6 -理论部分-数据增强、标签分布不均衡、loss选择、正则化、ONNX推理加速.abc [287M]
┃ ┃ ┗━━12-4.6-实践部分-数据增强、标签分布不均衡、loss选择、正则化、ONNX推理加速.abc [793.1M]
┃ ┣━━5,文本分类 [2.6G]
┃ ┃ ┣━━1-5.1-理论部分-集成学习和常用的深度学习分类模型.abc [437.6M]
┃ ┃ ┣━━2-5.1-实战部分-实战集成学习RF、XGBoost和深度学习BiLSTM、TextCNN、.abc [885.3M]
┃ ┃ ┣━━3-5.2-理论部分-长文本分类和模型蒸馏.abc [549.5M]
┃ ┃ ┗━━4-5.2-实战部分-实现Longformer、使用DisttilBert TextBrewe.abc [770.2M]
┃ ┣━━6.文本摘要 [6.1G]
┃ ┃ ┣━━1-6.1-理论-文本摘要任务综述.abc [349.8M]
┃ ┃ ┣━━2-6.1-实践-指标实现和讲解.abc [559.1M]
┃ ┃ ┣━━3-6.2-理论-抽取式文本摘要.abc [609.2M]
┃ ┃ ┣━━4-6.2-实践-抽取式文本摘要模型实现和讲解.abc [571.9M]
┃ ┃ ┣━━5-6.3-理论-生成式文本摘要.abc [445.2M]
┃ ┃ ┣━━6-6.3-实践-生成式文本摘要模型实现和讲解.abc [648M]
┃ ┃ ┣━━7-6.4-理论-预训练摘要模型生成.abc [566.4M]
┃ ┃ ┣━━8-6.4-实践-基于预训练文本摘要模型实现和讲解.abc [813M]
┃ ┃ ┣━━9-6.5-理论-文本要模-进阶思考.abc [550.1M]
┃ ┃ ┣━━10-6.5-实践-相关模型的实现和讲解.abc [764.2M]
┃ ┃ ┗━━11-文本摘要模拟面试.abc [411.8M]
┃ ┗━━会议沟通 [1.3G]
┃ ┣━━1-NLP项目班1v多会议沟通（1）.abc [619.7M]
┃ ┗━━2-9月21日，meeting.abc [715.6M]
┗━━00.资料.zip [2.9G]

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