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自然语言处理之动手学NER
〖课程目录〗:
网易云课堂 自然语言处理之动手学NER--499--完结
├──章节1 动手命名实体识别开篇
| ├──1 动手学命名实体识别课程简介.mp4 114.28M
| ├──2 课程案例演示.mp4 44.57M
| └──3 命名实体识别基础知识讲解.mp4 184.32M
├──章节10 基于Bert+LSTM+CRF的中文命名实体识别实战
| ├──110 基于Bert命名实体识别工程目录介绍.mp4 107.59M
| ├──111 基于bert命名实体识别环境搭建.mp4 105.59M
| ├──112 lstm_crf_layer层init方法讲解.mp4 129.03M
| ├──113 网络整体架构搭建讲解.mp4 113.19M
| ├──114 双向RNN模型巧妙设计讲解.mp4 86.71M
| ├──115 bilstm_layer层更加简洁方式实现讲解.mp4 108.69M
| ├──116 project_bilstm_layer层另外一种实现详细讲解.mp4 185.32M
| ├──117 project_crf_layer层详细讲解.mp4 121.50M
| ├──118 crf_layer层详细讲解.mp4 136.53M
| ├──119 利用bert来创建自己模型上.mp4 99.74M
| ├──120 利用bert来创建自己模型下.mp4 124.22M
| ├──121 datalodaer中数处理类讲解.mp4 172.31M
| ├──122 NER数据处理类讲解上.mp4 95.20M
| ├──123 输入数据面向对象封装.mp4 112.80M
| ├──124 获取标签方法详细讲解.mp4 124.38M
| ├──125 NER数据处理类完成.mp4 115.38M
| ├──126 数据预处理类debug详细讲解.mp4 180.36M
| ├──127 run中的参数规范编写上.mp4 116.74M
| ├──128 run中的参数规范编写下.mp4 189.29M
| ├──129 基于Bert的训练方法中的Bert参数获取讲解.mp4 154.29M
| ├──130 获取Bert中的tokenization创建tokenizer.mp4 128.41M
| ├──131 构建estimator中的RunConfig详细讲解.mp4 144.07M
| ├──132 加载数据集详细讲解体现面向对象的好处.mp4 194.33M
| ├──133 加载数据集验证完成.mp4 161.20M
| ├──134 转换TFRecord开始.mp4 110.15M
| ├──135 转换TFRecord完成.mp4 12.35M
| ├──136 对每一个样本进行编码处理详细讲解.mp4 22.93M
| ├──137 将数据集转换成Bert训练的数据集格式.mp4 12.60M
| ├──138 feature转换完成.mp4 19.02M
| ├──139 读取数据格式转换开始.mp4 23.74M
| ├──140 读取数据格式转换完成.mp4 42.58M
| ├──141 数据转换debug上.mp4 40.32M
| ├──142 数据转换debug下.mp4 22.34M
| ├──143 dev数据格式化输出.mp4 15.00M
| ├──144 整体框架搭建完毕.mp4 16.49M
| ├──145 具体构建模型开始.mp4 49.25M
| ├──146 模型训练构建完成.mp4 15.02M
| ├──147 模型评估构建完成.mp4 37.10M
| ├──148 模型训练讲解.mp4 20.12M
| ├──149 代码优化及模型重点讲解.mp4 17.04M
| └──150 模型测试讲解及最终总结.mp4 17.59M
├──章节2 动手学命名实体识别之环境搭建
| ├──10 cuda安装与测试.mp4 94.42M
| ├──11 cudnn安装与配置及GPU环境测试.mp4 113.93M
| ├──12 jupyter中怎么使用虚拟环境.mp4 87.42M
| ├──13 Pycharm的安装配置及使用.mp4 173.53M
| ├──6 Anaconda安装.mp4 110.99M
| ├──7 Anaconda配置.mp4 75.94M
| ├──8 Anaconda创建虚拟环境..mp4 91.12M
| └──9 Anaconda虚拟环境使用.mp4 186.19M
├──章节3 深度学习基础之卷积神经网络
| ├──14 卷积神经网络简介.mp4 43.58M
| ├──15 卷积神经网络中的卷积讲解.mp4 62.11M
| └──16 卷积神经网络中的池化讲解.mp4 40.94M
├──章节4 深度学习基础之循环神经网络
| ├──17 循环神经网络能干什么.mp4 22.46M
| └──18 循环神经网络讲解.mp4 61.33M
├──章节5 深度学习基础之LSTM
| ├──19 LSTM简介.mp4 63.70M
| ├──20 LSTM深入理解.mp4 99.75M
| └──21 LSTM与神经网络及循环神经网络之间的关系.mp4 103.49M
├──章节6 基于BiLSTM+CRF的中文命名实
| ├──22 BiLSTM+CRF模型架构讲解.mp4 114.85M
| ├──23 整个工程目录架构讲解.mp4 214.03M
| ├──24 数据集简介及环境搭建.mp4 78.67M
| ├──25 数据集加载方法讲解.mp4 112.79M
| ├──26 数据集加载方法测试.mp4 150.50M
| ├──27 更新指定编码开始.mp4 105.42M
| ├──28 BIO编码校验及更改.mp4 142.12M
| ├──29 BIO编码校验方法测试.mp4 150.52M
| ├──30 BIO编码转BIOES编码.mp4 149.87M
| ├──31 编码转换方法测试.mp4 159.46M
| ├──32 更新指定编码完成.mp4 164.09M
| ├──33 构建字典映射.mp4 109.22M
| ├──34 通用构建item及频率方法.mp4 100.11M
| ├──35 词典映射构建完成.mp4 125.55M
| ├──36 构建标签映射.mp4 98.08M
| ├──37 数据预处理开始.mp4 92.02M
| ├──38 数据预处理结束.mp4 145.96M
| ├──39 批量数据管理开始.mp4 129.56M
| ├──40 数据填充讲解.mp4 152.08M
| ├──41 批量数据管理结束.mp4 152.37M
| ├──42 模型参数定义开始.mp4 92.67M
| ├──43 模型参数定义完成.mp4 291.59M
| ├──44 train方法中数据加载及编码转换讲解.mp4 172.09M
| ├──45 train方法中字典构建及数据预处理讲解.mp4 207.22M
| ├──46 模型配置讲解.mp4 134.17M
| ├──47 模型配置加载与保存讲解.mp4 127.40M
| ├──48 统一日志方法编写.mp4 110.72M
| ├──49 统一日志方法验证.mp4 122.83M
| ├──50 模型代码编编写上.mp4 146.12M
| ├──51 模型代码编写下.mp4 184.27M
| ├──52 embedding_layer详细讲解.mp4 175.74M
| ├──53 biLSTM_layer详细讲解.mp4 201.30M
| ├──54 project_layer详细讲解.mp4 184.66M
| ├──55 crf_loss_layer上详细讲解.mp4 174.81M
| ├──56 crf_loss_layer下详细讲解.mp4 77.72M
| ├──57 viterbi_decode详细讲解.mp4 91.50M
| ├──58 模型运行方法代码讲解.mp4 145.17M
| ├──59 模型评估方法代码编写与讲解.mp4 186.62M
| ├──60 编码转换讲解.mp4 102.49M
| ├──61 模型训练部分代码完成.mp4 243.89M
| ├──62 模型整体创建部分代码完成.mp4 248.62M
| ├──63 模型加载词向量上.mp4 160.16M
| ├──64 加载词向量完成.mp4 100.77M
| ├──65 模型整体评估方法讲解.mp4 211.84M
| ├──66 模型保存方法讲解.mp4 117.35M
| ├──67 代码整体优化和修复bug.mp4 165.41M
| ├──68 加载词向量调试讲解.mp4 185.98M
| ├──69 过滤测试中的词.mp4 132.87M
| ├──70 整体代码完成.mp4 128.87M
| └──71 整体训练讲解.mp4 266.96M
├──章节7 命名实体识别项目案例
| ├──72 案例项目工程创建.mp4 160.09M
| ├──73 加载maps文件获取数据.mp4 114.24M
| ├──74 使用模型主体方法完成.mp4 89.78M
| ├──75 模型及输入方法测试.mp4 164.72M
| ├──76 模型使用方法测试及调试完成.mp4 175.19M
| ├──77 模型使用命令行方式完成.mp4 206.81M
| ├──78 Postman工具安装及使用讲解.mp4 78.98M
| ├──79 命名实体识别api工程搭建.mp4 131.90M
| ├──80 命名实体识别api方式使用完成.mp4 114.49M
| ├──81 命名实体识别web界面演示及功能实现.mp4 154.36M
| ├──82 命名实体识别web前后台通信完成.mp4 176.27M
| └──83 命名实体识别web项目完成.mp4 164.33M
├──章节8 基于IDCNN+CRF的中文命名实
| ├──84 通用卷积神经网络讲解.mp4 74.34M
| ├──85 Dilated CNN理论及原理深入讲解.mp4 166.62M
| ├──86 IDCNN理论及原理深入解析.mp4 91.61M
| ├──87 IDCNN工程创建及框架架构搭建.mp4 144.10M
| ├──88 IDCNN参数设置及层次设计讲解.mp4 103.77M
| ├──89 IDCNN_layer层讲解上.mp4 108.18M
| ├──90 IDCNN_layer层讲解中.mp4 120.71M
| ├──91 DCNN_layer层讲解下.mp4 115.00M
| ├──92 IDCNN_project层详细讲解.mp4 106.46M
| ├──93 IDCNN模型整体训练详细讲解.mp4 304.98M
| ├──94 IDCNN模型命令行使用方式讲解.mp4 203.07M
| └──95 IDCNN模型web使用方式详细讲解.mp4 102.40M
├──章节9 Bert相关理论详细详解
| ├──100 Transformer架构及可视化讲解.mp4 134.86M
| ├──101 Bert开篇讲解.mp4 39.59M
| ├──102 ELMO技术原理详细讲解.mp4 89.73M
| ├──103 Bert第一种训练方式讲解.mp4 74.11M
| ├──104 Bert第一种训练方式讲解.mp4 70.22M
| ├──105 Bert如何用于情感分析与文本分类.mp4 60.61M
| ├──106 Bert如何用于槽位填充.mp4 35.24M
| ├──107 Bert如何解决自然语言推理问题.mp4 60.29M
| ├──108 Bert如何应用于机器阅读理解任务.mp4 115.17M
| ├──109 Bert总结.mp4 107.03M
| ├──96 引入Self-attention的原因.mp4 84.00M
| ├──97 Self-attention原理讲解上.mp4 73.48M
| ├──98 Self-attention原理讲解上.mp4 64.69M
| └──99 Self-attention遗留的问题讲解.mp4 52.07M
├──动手学NER.zip 1.14G
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发表于 2021-1-7 16:50:50
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