基于深度学习的自然语言处理 - 深蓝学院 - 专注人工智能与自动驾驶的学习平台

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10周
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1-1：【资料】NLP课程编码环境说明
1-2：基于深度学习的自然语言处理开课仪式.pdf

第1章: 自然语言处理简介
第1节: 课程前言
2-1：【视频】课程前言
2-2：【课件】自然语言处理简介.pdf
第2节: NLP发展历史
3：【视频】NLP发展历史
第3节: NLP研究方向
4：【视频】NLP研究方向
第4节: 现状与难点
5：【视频】现状与难点
第5节: 资源与介绍
6：【视频】资源与介绍

第2章: 语言模型
7：【课件】L2 语言模型-v4.0.pdf
第1节: 语言模型介绍
8：【视频】语言模型介绍
第2节: 分布式表示方法
9：【视频】分布式表示
第3节: 基于矩阵的语言模型
10：【视频】基于矩阵的语言模型
第4节: 基于聚类的语言模型
11：【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
12：【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）
13-1：【视频】实践环境配置
13-2：【视频】LSA实践
13-3：【代码】代码与数据
第7节: 作业
14-1：【作业】第二章
14-2：NLP第二章思路.pdf

第3章: 词嵌入模型：单语境语言建模
第1节: NNLM
15-1：【课件】词嵌入模型-NNLM.pdf
15-2：【视频】神经网络语言模型
第2节: Word2vec
16-1：【课件】L3 单语境语言建模.pdf
16-2：【预习】word2vec中的数学原理详解.pdf
17-1：【视频】基于Hierarchical Softmax的CBOW & Skip-Gram模型
17-2：【视频】基于Negative Sampling的CBOW & Skip-Gram模型
17-3：【视频】实践：Word2vec
18-1：【视频】作业安排
18-2：【作业】第三章
18-3：第三章助教分享.pdf
第3节: Glove
19-1：【课件】词嵌入模型-单语境语言建模 - GloVe&Fasttext.pdf
19-2：【视频】GloVe模型讲解
第4节: fastText
20-1：【论文】L3 Word2vec
20-2：【视频】fasttext模型
20-3：第三章助教分享.pdf

第4章: 词嵌入模型：多语境语言建模与元语言模型学习
第1节: 知识回顾与引入
21-1：【课件】L4 多语境词向量建
21-2：【视频】知识回顾与引入
第2节: Huang model
22：【视频】Huang模型
第3节: MSSG
23：【视频】MSSG
第4节: 词向量评测
24：【视频】词向量评测
第5节: Meta-Embedding
25：【视频】Meta-Embedding
第6节: 与PTM对比
26：【视频】与PTM比较
第7节: 作业实践
27-1：【代码】代码框架
27-2：【作业】第四章
27-3：NLP第四章思路.pdf
27-4：【论文】L4 Meta-Embedding

第5章: 深度神经网络基础
28：【课件】深度学习 L2 神经网络
第1节: 神经网络基础
29-1：【视频】知识引入
29-2：【视频】感知机
29-3：【视频】神经网络
29-4：【视频】误差反向传播
30-1：【视频】激活函数
30-2：【视频】手写数字识别
第2节: 卷积神经网络CNN
31-1：【课件】卷积神经网络.pdf
31-2：【视频】CNN数学基础
31-3：【视频】CNN推导及其发展历史
第3节: 循环神经网络RNN
32-1：【课件】循环神经网络.pdf
32-2：【视频】RNN
第4节: 实践：基于深度神经网络的文本分类
33-1：NLP第五章思路.pdf
33-2：【视频】代码实践
33-3：【代码框架】第五章
33-4：【作业】第五章
33-5：【论文】L5 ELMo&GPT&BERT

第6章: 预训练语言模型
第1节: 发展历史
34-1：【课件】L6 预训练语言模型
34-2：【视频】发展历史
第2节: ELMo / Transformer / Bert / GPT
35：【视频】模型详解
第3节: 实践：基于Bert的文本分类（补充内容）
36：【视频】基于bert的文本分类
第4节: 模型对比
37：【视频】模型对比

第7章: 实践项目：情感分类
第1节: 情感分类
38-1：【课件】文本情感分类.pdf
38-2：【视频】任务介绍
38-3：【视频】数据准备
38-4：【论文】Sentiment Analysis survey
38-5：【视频】模型设计与实验
39：【视频】数据集构建
40：【视频】训练文本情感分类
第2节: 实践作业
41-1：【作业】第七章
41-2：NLP第七章思路.pdf

第8章: 实践项目：知识图谱
第1节: 知识图谱概述
42-1：【课件】L8 知识图谱
42-2：【视频】知识图谱概述
42-3：【论文】Knowledge Graph survey
第2节: 表示与存储
43：【视频】表示与存储
第3节: 查询与检索
44：【视频】查询与检索
第4节: KBQA项目
45：【视频】KBQA项目
第5节: 作业
46-1：【视频】KBQA代码讲解
46-2：【作业】第八章

+ 86

中国 +86
美国 +1
日本 +81
中国香港 +852
中国澳门 +853
中国台湾 +886
马来西亚 +60
澳大利亚 +61
加拿大 +1
英国 +44
新加坡 +65
德国 +49
俄罗斯 +7
埃及 +20
南非 +27
希腊 +30
荷兰 +31
比利时 +32
法国 +33
西班牙 +34
匈牙利 +36
意大利 +39
罗马尼亚 +40
瑞士 +41
奥地利 +43
丹麦 +45
瑞典 +46
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古巴 +53
阿根廷 +54
巴西 +55
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哥伦比亚 +57
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印度尼西亚 +62
菲律宾 +63
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泰国 +66
哈萨克斯坦 +7
韩国 +82
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土耳其 +90
印度 +91
巴基斯坦 +92
阿富汗 +93
斯里兰卡 +94
缅甸 +95
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塞内加尔 +221
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布基纳法索 +226
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多哥 +228
贝宁 +229
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利比里亚 +231
塞拉利昂 +232
加纳 +233
尼日利亚 +234
乍得 +235
中非共和国 +236
喀麦隆 +237
圣多美和普林西比 +239
加蓬 +241
刚果民主共和国 +243
安哥拉 +244
阿森松岛 +247
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苏丹 +249
埃塞俄比亚 +251
索马里 +252
吉布提 +253
肯尼亚 +254
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乌干达 +256
布隆迪 +257
莫桑比克 +258
赞比亚 +260
马达加斯加 +261
津巴布韦 +263
纳米比亚 +264
马拉维 +265
莱索托 +266
博茨瓦纳 +267
斯威士兰 +268
直布罗陀 +350
葡萄牙 +351
卢森堡 +352
爱尔兰 +353
冰岛 +354
阿尔巴尼亚 +355
马耳他 +356
塞浦路斯 +357
芬兰 +358
保加利亚 +359
立陶宛 +370
拉脱维亚 +371
爱沙尼亚 +372
摩尔多瓦 +373
亚美尼亚 +374
白俄罗斯 +375
安道尔共和国 +376
摩纳哥 +377
圣马力诺 +378
乌克兰 +380
斯洛文尼亚 +386
捷克 +420
斯洛伐克 +421
列支敦士登 +423
伯利兹 +501
瓜地马拉 +502
萨尔瓦多 +503
洪都拉斯 +504
尼加拉瓜 +505
哥斯达黎加 +506
巴拿马 +507
海地 +509
玻利维亚 +591
圭亚那 +592
厄瓜多尔 +593
法属圭亚那 +594
巴拉圭 +595
马提尼克 +596
苏里南 +597
乌拉圭 +598
文莱 +673
巴布亚新几内亚 +675
汤加 +676
所罗门群岛 +677
斐济 +679
库克群岛 +682
法属波利尼西亚 +689
柬埔寨 +855
老挝 +856
孟加拉国 +880
马尔代夫 +960
黎巴嫩 +961
约旦 +962
叙利亚 +963
伊拉克 +964
科威特 +965
沙特阿拉伯 +966
也门 +967
阿曼 +968
阿拉伯联合酋长国 +971
以色列 +972
巴林 +973
卡塔尔 +974
蒙古 +976
尼泊尔 +977
塔吉克斯坦 +992
土库曼斯坦 +993
阿塞拜疆 +994
格鲁吉亚 +995
吉尔吉斯斯坦 +996
乌兹别克斯坦 +998
巴哈马 +1242
巴巴多斯 +1246
安圭拉岛 +1264
安提瓜和巴布达 +1268
开曼群岛 +1345
百慕大群岛 +1441
格林纳达 +1473
蒙特塞拉特岛 +1664
关岛 +1671
毛里塔尼亚 +222
圣露西亚 +1758
波多黎各 +1787
多明尼加共和国 +1809
特立尼达和多巴哥 +1868
牙买加 +1876
塞尔维亚共和国 +381

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