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  • 1: NLP课程编码环境说明.pdf
  • 2: NLP 第一期 开课仪式.pdf
  • 3: 开课仪式--讲师分享
  • 4: 【讲义】语言模型与词向量.pdf
  • 免费 5: 【视频】循环神经网络RNN
  • 第1章: 自然语言处理简介
  • 第1节: 课程前言
  • 6-1: 【课件】自然语言处理简介.pdf
  • 6-2: 【视频】课程前言
  • 第2节: NLP发展历史
  • 7: 【视频】NLP发展历史
  • 第3节: NLP研究方向
  • 8: 【视频】NLP研究方向
  • 第4节: 现状与难点
  • 9: 【视频】现状与难点
  • 第5节: 资源与介绍
  • 10: 【视频】资源与介绍
  • 第2章: 语言模型
  • 11: 【课件】L2 语言模型-v4.0.pdf
  • 第1节: 语言模型介绍
  • 12: 【视频】语言模型介绍
  • 第2节: 分布式表示方法
  • 13: 【视频】分布式表示
  • 第3节: 基于矩阵的语言模型
  • 14: 【视频】基于矩阵的语言模型
  • 第4节: 基于聚类的语言模型
  • 15: 【视频】基于聚类的语言模型
  • 第5节: 基于神经网络的语言模型
  • 16: 【视频】基于神经网络的语言模型
  • 第6节: 实践:基于机器学习的文本分类任务(Gensim)
  • 17-1: 【视频】实践环境配置
  • 17-2: 【视频】LSA实践
  • 17-3: 【代码】代码与数据
  • 第7节: 作业
  • 18-1: 【作业】第二章
  • 18-2: 【补充】L2 作业.zip
  • 19: NLP第二章作业讲解-助教罗旭坤.pdf
  • 第3章: 词嵌入模型:单语境语言建模
  • 第1节: NNLM
  • 20-1: 【课件】词嵌入模型-NNLM.pdf
  • 20-2: 【视频】神经网络语言模型
  • 第2节: Word2vec
  • 21-1: 【课件】L3 单语境语言建模.pdf
  • 21-2: 【预习】word2vec中的数学原理详解.pdf
  • 22-1: 【视频】基于Hierarchical Softmax的CBOW & Skip-Gram模型
  • 22-2: 【视频】基于Negative Sampling的CBOW & Skip-Gram模型
  • 22-3: 【实践】Word2vec
  • 23-1: 【作业】作业安排
  • 23-2: 【作业】第三章第一次作业
  • 24: NLP第三章第二节作业讲解--助教罗旭坤.pdf
  • 第3节: Glove
  • 25-1: 【课件】词嵌入模型-单语境语言建模 - GloVe&Fasttext.pdf
  • 25-2: 【视频】GloVe模型讲解
  • 第4节: fastText
  • 26: 【视频】fasttext模型
  • 第4章: 词嵌入模型:多语境语言建模与元语言模型学习
  • 27: 【课件】L4 多语境词向量建模.pdf
  • 第1节: 知识回顾与引入
  • 28: 【视频】知识回顾与引入
  • 第2节: Huang model
  • 29: 【视频】Huang模型
  • 第3节: MSSG
  • 30: 【视频】MSSG
  • 第4节: 词向量评测
  • 31: 【视频】词向量评测
  • 第5节: Meta-Embedding
  • 32: 【视频】Meta-Embedding
  • 第6节: 与PTM对比
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  • 第7节: 作业实践
  • 34-1: 【作业】第四章
  • 34-2: 代码框架.zip
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  • 第1节: 神经网络基础
  • 35: 【课件】神经网络.pdf
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  • 37-1: 【课件】卷积神经网络.pdf
  • 37-2: 【视频】CNN数学基础
  • 37-3: 【视频】CNN推导及其发展历史
  • 第3节: 循环神经网络RNN
  • 38-1: 【课件】循环神经网络.pdf
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  • 第4节: 实践:基于深度神经网络的文本分类
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  • 第5节: 作业
  • 56-1: 【视频】KBQA代码讲解
  • 56-2: 【作业】第八章
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