mksz767-NLP系统精讲与大厂案例落地实战,吃透内容理解体系夸克网盘资源_网盘资源_夸克网盘资源搜索_全盘搜
- file:【必备资源】文件夹空白就是被屏蔽了.jpg
- file:【必看,所有资料合集免费地址】.docx
- file:(配套资料).zip
- file:7-1 本章导学.mp4
- file:7-4 文本相似度检测的效果评估.mp4.mp4
- file:7-6 使用SIMHASH算法实现海量长文本的相似度计算.mp4
- file:7-5 使用编辑距离计算词或短语级的文本相似度.mp4
- file:7-7 使用word2vec解决语义级别的短文本相似问题.mp4
- file:7-3 在内容理解体系中,相似度检测可以解决哪些问题.mp4.mp4
- file:7-2 文本相似度检测的类型:长文本短文本、词语句子段落、字符级语义级.mp4
- file:6-6 新闻APP标准文本如何面向推荐系统构建内容理解体系(二).mp4
- file:6-2 互联网公司为什么要做内容理解工作.mp4
- file:6-12 京东电商下的内容理解与智能创意(二).mp4
- file:6-8 融合了多种内容类型的马蜂窝旅行内容理解如何配合运营体系运转(二).mp4
- file:6-4 自然语言处理如何在内容理解体系中发挥作用(二).mp4
- file:6-9 内容理解在点评UGC场景下辅助风险控制(一).mp4
- file:8-10 -3 实体识别代码实战:ner_bilstm_crf.mp4
- file:8-4 为实体识别的结果构建评价方案时有哪些可用的指标.mp4
- file:8-7 从规则到概率,条件随机场CRF算法帮助网络模型认识一般规律.mp4
- file:8-3 在内容理解体系中借助实体识别搭建基础能力.mp4
- file:8-6 延长网络的记忆,长短时记忆网络(LSTM)都对RNN做了哪些改进.mp4
- file:8-2 实体识别能够帮助我们解决哪些问题.mp4
- file:8-5 了解序列建模的基本模型:循环神经网络(RNN)在自然语言处理中如何发挥作用.mp4
- file:9-13 -2 内容理解体系中构建多级多标签分类会遇到哪些困难.mp4
- file:9-16 为我们的企业级分类任务的设计一个可扩展、易调整的算法架构.mp4
- file:9-5 文本分类的一个重要应用-情感分析在内容平台的实践.mp4
- file:9-7 处理情感分类的数据集并搭建卷积网络1.mp4
- file:9-9 动手实践:使用word2vec为数据集构建词向量,并根据词向量寻找相似词.mp4
- file:9-3 如何在内容理解体系搭建中借助文本分类的力量.mp4
- file:9-15 -2在实际工作中我们该如何为分类任务准备数据.mp4
- file:9-2 内容理解中应用最广泛的文本分类有哪些类型.mp4
- file:9-6 卷积神经网络基础知识.mp4
- file:9-10 使用基于word2vec的fasttext工具来解决文本分类的问题.mp4
- file:9-4 文本分类任务效果的评估-离线指标、人工测评、线上效果.mp4
- file:9-17 模型应用的最后一站,如何做分布式工程部署.mp4
- file:9-11 Transformer的衍生品BERT模型如何应用于文本分类.mp4
- file:10-19 动手实践:生成效果不佳?引入后评估模型来提高生成效果2.mp4
- file:10-6 从文本到链接:谷歌的TextRank算法如何改变搜索世界.mp4
- file:10-15 动手实践:借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案3.mp4
- file:10-12 InstructGPT在GPT3的基础上做的三大改进点-ChatGPT的原理2.mp4
- file:10-20 借助ChatGPT的API实现文本摘要提取.mp4
- file:10-10 -2 GPT3模型-开创性的生成式预训练模型,对话流畅度获得飞跃提升.mp4
- file:10-8 GPT2模型-更强大的生成式预训练模型,开始具备工业上的可用性.mp4
- file:10-17 动手实践:使用GPT2自动生成引人入胜的文本标题.mp4
- file:10-5 永恒的智慧:探索很老但有用的TFIDF提取技术.mp4
- file:10-4 没有标准答案的提取和生成任务该如何评估效果.mp4
- file:10-7 GPT1模型-初代生成式预训练模型,智障但是开创了一个新的方向.mp4
- file:10-3 在内容理解中,我们如何借助文本提取和文本生成能力来搭建我们的能力框架..mp4
- file:10-2 文本提取与文本生成能够为我们提供哪些能力..mp4
- file:1-2 学习NLP对你有什么帮助.mp4
- file:11-1 内容理解与NLP实战课程回顾.mp4
- file:11-5 继续学习NLP的资源与建议.mp4
- file:11-2 大模型时代的AI价值对齐.mp4
- file:11-3 NLP大模型未来展望.mp4
- file:11-6 课程结束语-这是结束,也是开始.mp4
- file:2-3 踏上NLP之旅:什么是自然语言.mp4
- file:2-6 聊一聊自然语言处理发展史.mp4
- file:2-2 语言的产生:语音、词汇、语法.mp4
- file:2-5 自然语言处理能解决哪些问题.mp4
- file:4-7 构建线性模型解决温度计示数转换问题.mp4
- file:4-2 搭积木式的组合变换-激活函数和神经网络思想.mp4
- file:4-4 神经网络中我们可以参与的部分-超参数.mp4
- file:4-6 提高模型效果的方法:归一化.mp4
- file:4-3 神经网络的演进:梯度与反向传播.mp4
- file:4-5 优化器和学习率.mp4
- file:5-2 文本预处理魔法:分词、停用词和特殊字符消失术.mp4
- file:5-5 改变NLP宇宙的词嵌入技术,word2vec让文本也可以互相运算.mp4
- file:5-14 NLP常用工具介绍,如何站在巨人的肩膀上快速开始我们的工作-anaconda、NLTK、jieba、gensim、scikit-learn.mp4
- file:5-10 读懂微调 (finetune),通过小成本改变让模型具备强大的专业能力.mp4
- file:5-12 自然语言处理中常见的评价指标-AUC、BLEU、ROUGE等等有什么区别.mp4
- file:5-7 自然语言处理中的序列标注问题,发现特定的词语.mp4
- file:5-3 让计算机读懂汉语:用数值表示文本.mp4.mp4
- file:5-11 生成式AI崛起,像人类一样对话.mp4
- file:5-9 注意力机制,让模型能够关注重要内容,Attention is all your need.mp4
- file:5-8 语言模型的演进,从定向任务到通用模型,让NLP日趋成熟.mp4
- file:5-4 基于python的文本预处理封装.mp4
- file:5-6 内容理解中最常见的分类问题,给文本打标签.mp4
- file:5-13 高手的秘密,构建丰富的语料库和精选数据集.mp4
- file:3-6 从理论走向实践:机器学习是怎么回事(二).mp4
- file:3-11 过去进行式:文本分析流程1.mp4
- file:3-14 词语的处理:独热编码和词嵌入表示.mp4
- file:3-13 中文处理的第一个难题:分词.mp4
- file:3-8 从已知结果中学习未知问题-分类和回归.mp4
- file:3-7 寻找重要的信息:降维方法.mp4
- file:3-4 基于概率统计的模型采样知识.mp4
- file:3-3 概率论基础:贝叶斯和信息理论.mp4
- file:3-9 如何让数据本身分类-聚类算法介绍.mp4
- file:3-2 现代自然语言处理的基石-概率论知识介绍.mp4
- folder:mksz767-NLP系统精讲与大厂案例落地实战,吃透内容理解体系
- folder:第7章 文本相似度检测在内容理解体系中的应用
- folder:第6章 互联网公司如何搭建内容理解体系
- folder:第10章 文本提取或生成任务实战
- folder:第1章 课程介绍
- folder:第11章 NLP未来展望与课程总结
- folder:第2章 语言学与自然语言处理
- folder:第4章 由简单单元构建复杂神经网络
- folder:第5章 如何用机器学习能力解决自然语言处理问题
- folder:第3章 从数学原理到机器学习
分享时间 | 2024-11-29 |
---|---|
入库时间 | 2025-02-24 |
状态检测 | 有效 |
资源类型 | QUARK |
分享用户 | 文库*76 |
资源有问题?点此举报