NLP系统精讲与大厂案例落地实战（已完结）

课程介绍

NLP系统精讲与大厂案例落地实战，吃透内容理解体系视频教程，由优库it资源网整理发布。本课程立足于自然语言处理（NLP）的整体视角，系统性地从基础知识到深层原理，全面阐述了NLP的完整技术体系。课程内容不仅涵盖了NLP的核心技术，还结合了大型科技公司的真实业务案例，如内容社区和电子商务应用，以案例驱动的方式进行教学。通过这些实际案例的学习，你将能够迅速掌握NLP的关键技术，并显著提升将NLP技术应用于解决大型企业复杂业务问题的能力。

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资源目录

.注：只有视频，没有代码资料

├──   第1章 课程介绍/
│   ├── [ 48M]  1-1课程目标
│   ├── [ 26M]  1-2学习NLP对你有什么帮助
│   ├── [ 51M]  1-3课程重难点
│   └── [ 14M]  1-4学习建议
├──   第2章 语言学与自然语言处理/
│   ├── [ 18M]  2-1本章导学
│   ├── [ 27M]  2-2语言的产生：语音、词汇、语法
│   ├── [ 29M]  2-3踏上NLP之旅：什么是自然语言
│   ├── [ 30M]  2-4中文自然语言处理为什么这么难
│   ├── [ 19M]  2-5自然语言处理能解决哪些问题
│   ├── [ 37M]  2-6聊一聊自然语言处理发展史
│   ├── [ 27M]  2-7自然语言处理学习路径
│   └── [ 16M]  2-8本章小结@itzcw.com分享
├──   第3章 从数学原理到机器学习/
│   ├── [ 14M]  3-1本章导学
│   ├── [ 28M]  3-2现代自然语言处理的基石-概率论知识介绍
│   ├── [ 57M]  3-3概率论基础：贝叶斯和信息理论
│   ├── [ 31M]  3-4基于概率统计的模型采样知识
│   ├── [ 49M]  3-5从理论走向实践：机器学习是怎么回事（一）
│   ├── [ 10M]  3-6从理论走向实践：机器学习是怎么回事（二）
│   ├── [ 33M]  3-7寻找重要的信息：降维方法
│   ├── [ 54M]  3-8从已知结果中学习未知问题-分类和回归
│   ├── [ 46M]  3-9如何让数据本身分类-聚类算法介绍
│   ├── [ 52M]  3-10测定模型结果的方法-评估指标
│   ├── [ 29M]  3-11过去进行式：文本分析流程1
│   ├── [ 11M]  3-12过去进行式：文本分析流程2
│   ├── [ 16M]  3-13中文处理的第一个难题：分词
│   ├── [ 43M]  3-14词语的处理：独热编码和词嵌入表示
│   └── [ 10M]  3-15本章小结
├──   第4章 由简单单元构建复杂神经网络/
│   ├── [ 34M]  4-1本章导学@itzcw.com分享
│   ├── [ 43M]  4-2搭积木式的组合变换-激活函数和神经网络思想
│   ├── [ 71M]  4-3神经网络的演进：梯度与反向传播
│   ├── [ 58M]  4-4神经网络中我们可以参与的部分-超参数
│   ├── [ 25M]  4-5优化器和学习率
│   ├── [ 38M]  4-6提高模型效果的方法：归一化
│   ├── [ 29M]  4-7构建线性模型解决温度计示数转换问题
│   ├── [ 99M]  4-8使用深度学习模型解决温度计示数问题（一）
│   ├── [ 45M]  4-9使用深度学习模型解决温度计示数问题（二）
│   └── [ 27M]  4-10本章小结
├──   第5章 如何用机器学习能力解决自然语言处理问题/
│   ├── [ 27M]  5-1本章导学
│   ├── [ 84M]  5-2文本预处理魔法：分词、停用词和特殊字符消失术
│   ├── [ 37M]  5-3让计算机读懂汉语：用数值表示文本
│   ├── [ 42M]  5-4基于python的文本预处理封装
│   ├── [ 90M]  5-5改变NLP宇宙的词嵌入技术，word2vec让文本也可以互相运算
│   ├── [ 58M]  5-6内容理解中最常见的分类问题，给文本打标签
│   ├── [ 58M]  5-7自然语言处理中的序列标注问题，发现特定的词语
│   ├── [ 76M]  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
│   ├── [ 92M]  5-9注意力机制，让模型能够关注重要内容，Attentionisallyourneed
│   ├── [ 52M]  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
│   ├── [ 74M]  5-11生成式AI崛起，像人类一样对话
│   ├── [ 51M]  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
│   ├── [ 50M]  5-13高手的秘密，构建丰富的语料库和精选数据集
│   ├── [ 61M]  5-14NLP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
│   └── [ 33M]  5-15本章小结@itzcw.com分享
├──   第6章 互联网公司如何搭建内容理解体系/
│   ├── [ 22M]  6-1本章导学
│   ├── [112M]  6-2互联网公司为什么要做内容理解工作
│   ├── [ 64M]  6-3自然语言处理如何在内容理解体系中发挥作用（一）
│   ├── [ 20M]  6-4自然语言处理如何在内容理解体系中发挥作用（二）
│   ├── [ 77M]  6-5新闻APP标准文本如何面向推荐系统构建内容理解体系（一）
│   ├── [ 23M]  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）
│   ├── [ 74M]  6-7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（一）
│   ├── [ 73M]  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）
│   ├── [ 59M]  6-9内容理解在点评UGC场景下辅助风险控制（一）
│   ├── [ 44M]  6-10内容理解在点评UGC场景下辅助风险控制（二）
│   ├── [ 85M]  6-11京东电商下的内容理解与智能创意（一）
│   ├── [ 75M]  6-12京东电商下的内容理解与智能创意（二）
│   └── [ 15M]  6-13本章小结
├──   第7章 文本相似度检测在内容理解体系中的应用/
│   ├── [ 15M]  7-1本章导学
│   ├── [ 35M]  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
│   ├── [ 67M]  7-3在内容理解体系中，相似度检测可以解决哪些问题
│   ├── [ 26M]  7-4文本相似度检测的效果评估
│   ├── [ 38M]  7-5使用编辑距离计算词或短语级的文本相似度
│   ├── [ 76M]  7-6使用SIMHASH算法实现海量长文本的相似度计算
│   ├── [ 71M]  7-7使用word2vec解决语义级别的短文本相似问题
│   └── [ 17M]  7-8本章小结
├──   第8章 实体识别在内容理解体系中的应用/
│   ├── [ 19M]  8-1本章导学@itzcw.com分享
│   ├── [ 46M]  8-2实体识别能够帮助我们解决哪些问题
│   ├── [ 44M]  8-3在内容理解体系中借助实体识别搭建基础能力
│   ├── [ 29M]  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
│   ├── [ 54M]  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
│   ├── [ 82M]  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
│   ├── [ 69M]  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
│   ├── [154M]  8-8-1实体识别代码实战：ner_bert_lstm_crf
│   ├── [213M]  8-9-2实体识别代码实战：ner_bert_lstm_crf
│   ├── [146M]  8-10-3实体识别代码实战：ner_bilstm_crf
│   └── [ 14M]  8-11本章小结
├──   第9章 文本分类任务在内容理解体系中的应用/
│   ├── [ 11M]  9-1本章导学
│   ├── [ 41M]  9-2内容理解中应用最广泛的文本分类有哪些类型
│   ├── [ 49M]  9-3如何在内容理解体系搭建中借助文本分类的力量
│   ├── [ 30M]  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
│   ├── [ 82M]  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
│   ├── [ 66M]  9-6卷积神经网络基础知识
│   ├── [128M]  9-7处理情感分类的数据集并搭建卷积网络1
│   ├── @itzcw.com分享
│   ├── [166M]  9-8处理情感分类的数据集并搭建卷积网络2
│   ├── [ 55M]  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
│   ├── [ 62M]  9-10使用基于word2vec的fasttext工具来解决文本分类的问题
│   ├── [164M]  9-11Transformer的衍生品BERT模型如何应用于文本分类
│   ├── [118M]  9-12-1内容理解体系中构建多级多标签分类会遇到哪些困难
│   ├── [121M]  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
│   ├── [ 45M]  9-14-1在实际工作中我们该如何为分类任务准备数据
│   ├── [ 28M]  9-15-2在实际工作中我们该如何为分类任务准备数据
│   ├── [ 52M]  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
│   └── [ 38M]  9-17模型应用的最后一站，如何做分布式工程部署
├──   第10章 文本提取或生成任务实战/
│   ├── [4.7M]  10-1本章导学.
│   ├── [ 33M]  10-2文本提取与文本生成能够为我们提供哪些能力.
│   ├── [ 79M]  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.
│   ├── [ 51M]  10-4没有标准答案的提取和生成任务该如何评估效果
│   ├── [ 58M]  10-5永恒的智慧：探索很老但有用的TFIDF提取技术
│   ├── [ 49M]  10-6从文本到链接：谷歌的TextRank算法如何改变搜索世界
│   ├── [ 77M]  10-7GPT1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
│   ├── [ 61M]  10-8GPT2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
│   ├── [ 35M]  10-9-1GPT3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
│   ├── [ 61M]  10-10-2GPT3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
│   ├── [ 66M]  10-11InstructGPT在GPT3的基础上做的三大改进点-ChatGPT的原理1
│   ├── [ 25M]  10-12InstructGPT在GPT3的基础上做的三大改进点-ChatGPT的原理2
│   ├── [ 93M]  10-13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1
│   ├── [ 72M]  10-14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2
│   ├── [ 96M]  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
│   ├── [119M]  10-16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4
│   ├── [132M]  10-17动手实践：使用GPT2自动生成引人入胜的文本标题
│   ├── [154M]  10-18动手实践：生成效果不佳？引入后评估模型来提高生成效果1
│   ├── [ 99M]  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
│   ├── [ 41M]  10-20借助ChatGPT的API实现文本摘要提取
│   └── [ 15M]  10-21本章小结@itzcw.com分享
└──   第11章 NLP未来展望与课程总结/
    ├── [ 35M]  11-1内容理解与NLP实战课程回顾
    ├── [ 40M]  11-2大模型时代的AI价值对齐
    ├── [ 48M]  11-3NLP大模型未来展望
    ├── [ 21M]  11-4大模型时代下如何学习NLP
    ├── [ 33M]  11-5继续学习NLP的资源与建议
    └── [ 11M]  11-6课程结束语-这是结束，也是开始
└── 只有视频，没有资料代码