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人工智能 - 自然语言处理基础
第34任务： 382_案例代码：Embedding代码结构讲解
查看课程
任务列表
第1任务： 第一章资料
第2任务： 353_HMM知识回顾讲解
第3任务： 354_CRF结构初识
第4任务： 355_CRF算法原理讲解一
第5任务： 356_CRF算法原理讲解二
第6任务： 357_NLP框架结构讲解
第7任务： 358_NLP基础之新词发现方法讲解
第8任务： 359_NLP基础分词之jieba讲解
第9任务： 360_NLP基础分词之规则分词讲解
第10任务： 361_NLP基础分词之N-gram原理讲解
第11任务： 362_NLP基础分词之HMM和CRF分词原理讲解
第12任务： 363_NLP基础词向量转换概述讲解
第13任务： 364_NLP基础词向量之哑编码、词袋法、TFIDF以及主题模型方式讲解
第14任务： 365_今日课程内容总结
第15任务： 第二章资料1
第16任务： 第二章资料2
第17任务： 366_晚自习答疑01
第18任务： 367_晚自习答疑02
第19任务： 368_晚自习扩展：CPTN端到端文本识别网络结构讲解
第20任务： 369_晚自习扩展：Repulsion Loss目标检测遮挡问题解决方案讲解
第21任务： 370_晚自习扩展：目标检测网络CenterNet结构讲解
第22任务： 371_垃圾邮件过滤项目之项目结构讲解
第23任务： 372_垃圾邮件过滤项目之网络结构代码实现讲解
第24任务： 373_晚间答疑
第25任务： 第三章资料
第26任务： 374_上周知识回顾讲解
第27任务： 375_NLP基础之Word2Vec前置知识讲解
第28任务： 376_NLP基础之Word2Vec原理概述讲解
第29任务： 377_NLP基础之Word2Vec CBOW模型结构讲解
第30任务： 378_NLP基础之Word2Vec Skip-gram模型结构讲解
第31任务： 379_NLP基础之Word2Vec优化(哈夫曼树&负采样)讲解
第32任务： 380_案例代码：基于Gensim的Word2Vec应用案例代码实现讲解一
第33任务： 381_案例代码：基于Gensim的Word2Vec应用案例代码实现讲解二_lm_20190
第34任务： 382_案例代码：Embedding代码结构讲解
第35任务： 383_案例代码：基于TensorFlow的Word2Vec的代码实现
第36任务： 384_Word2Vec作业布置讲解
第37任务： 385_NLP基础之Char2Vec、Doc2Vec以及FastText原理讲解
第38任务： 386_案例代码：基于Gensim的Doc2Vec以及FastText应用案例代码实现讲解
第39任务： 387_NLP基础之cw2vec原理讲解
第40任务： 388_NLP基础之词性标注以及命名实体识别原理讲解
第41任务： 389_今日课程内容总结
第42任务： 第四章资料
第43任务： 390_NLP基础之关系抽取讲解
第44任务： 391_NLP基础之句法分析以及语义分析讲解
第45任务： 392_HanLP搭建过程讲解
第46任务： 393_案例代码：HanLP基本应用代码讲解一
第47任务： 394_案例代码：HanLP基本应用代码讲解二
第48任务： 395_案例代码：jiagu基本应用代码讲解
第49任务： 396_扩展：NLP后续项目安排讲解
第50任务： 397_回顾：自编码神经网络、RNN、LSTM及GRU结构回顾讲解
第51任务： 398_回顾：RNN结构讲解
第52任务： 399_Seq2Seq原理讲解一
第53任务： 400_Seq2Seq应用场景讲解
第54任务： 401_Seq2Seq原理讲解二
第55任务： 402_今日课程内容总结
第56任务： 第五章资料1
第57任务： 第五章资料2
第58任务： 第五章资料3
第59任务： 403_垃圾邮件过滤项目之代码实现讲解一
第60任务： 404_垃圾邮件过滤项目之代码实现讲解二
第61任务： 405_今日内容总结
第62任务： 406_晚自习答疑
第63任务： 407_垃圾邮件过滤项目之代码实现讲解三
第64任务： 408_垃圾邮件过滤项目之代码实现讲解四
第65任务： 409_垃圾邮件过滤项目之代码实现讲解五
第66任务： 410_垃圾邮件过滤项目之代码实现讲解六
第67任务： 411_垃圾邮件过滤项目之代码实现讲解七
第68任务： 412_垃圾邮件过滤项目之代码实现讲解八
第69任务： 第六章资料1
第70任务： 第六章资料2
第71任务： 413_电视剧本生成项目代码讲解一
第72任务： 414_电视剧本生成项目代码讲解二
第73任务： 415_电视剧本生成项目代码讲解三
第74任务： 416_电视剧本生成项目代码讲解四
