NLP系统精讲与大厂案例落地实战资源介绍:
NLP系统精讲与大厂案例落地实战
AI、大模型、智能化等需求井喷，高薪人才一将难求。课程从NLP全局视角出发，从基础到原理，系统全面讲解NLP完整技术栈，同时以大厂真实案例（内容社区和电商APP）驱动教学过程，带你快速掌握NLP核心技术，倍增NLP落地大厂复杂业务应用水平，先人一步跨入AI热门高薪领域。
资源目录:
├── 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 ├── 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 │ ├── [ 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 ├── 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 │ ├── [ 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 │ ├── @itdjs.com │ ├── [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 └── 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 └── 资料代码/
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