自然语言处理之基于深度学习的中文命名实体识别(NER)实战

中阶

学习完本门课程,您将对自然语言处理技术有更深入的了解,彻底学习中文命名实体识别技术

4.7分 学习人数榜    第4 更新: 2021/02/16

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  • 课程介绍
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  • 学员评价
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适合人群:

自然语言处理从业者、深度学习爱好者

课程目标:

学习完本门课程,您将对自然语言处理技术有更深入的了解,彻底学习中文命名实体识别技术

课程简介:

命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一,在自然语言处理上游各个任务(问答系统、机器翻译、对话系统等)重扮演者十分重要的角色,因此深入学习命名实体识别技术,是作为自然语言处理从业者毕本技能,本课程理论与实践相结合,希望能给大家带来帮助。

课程要求:

(1)开发环境:Python3.6.5 Tensorflow1.13.1;
(2)开发工具:Pycharm;

(3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础;

(4)学院收货:学习命名实体识别关键技术;

(5)学院资料:见课程资料;

(6)课程亮点:全程实战操作,徒手撸代码。

动手学NER51cto.png

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课程大纲-自然语言处理之基于深度学习的中文命名实体识别(NER)实战

资料下载
  • 2

    中文命名实体识别开篇 中文命名实体识别开篇

    [11:20] 开始学习
  • 3

    命名实体识别相关概念讲解 命名实体识别相关概念讲解

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    [10:43] 开始学习
  • 4

    Anaconda安装 Anaconda安装

    [09:19] 开始学习
  • 5

    Anaconda配置 Anaconda配置

    [06:15] 开始学习
  • 6

    Anaconda创建虚拟环境 Anaconda创建虚拟环境

    [08:16] 开始学习
  • 7

    Anaconda虚拟环境使用 Anaconda虚拟环境使用

    [12:40] 开始学习
  • 8

    cuda安装与测试 cuda安装与测试

    [09:25] 开始学习
  • 9

    cudnn安装与配置及GPU环境测试 cudnn安装与配置及GPU环境测试

    [11:15] 开始学习
  • 10

    jupyter中怎么使用虚拟环境 jupyter中怎么使用虚拟环境

    [07:49] 开始学习
  • 11

    Pycharm的安装配置及使用 Pycharm的安装配置及使用

    [14:39] 开始学习
  • 12

    循环神经网络能干什么 循环神经网络能干什么

    [04:19] 开始学习
  • 13

    循环神经网络理论讲解 循环神经网络理论讲解

    [09:23] 开始学习
  • 14

    LSTM简介 LSTM简介

    [08:54] 开始学习
  • 15

    LSTM原理深入理解 LSTM原理深入理解

    [10:32] 开始学习
  • 16

    LSTM与神经网络及循环神经网络之间的关系 LSTM与神经网络及循环神经网络之间的关系

    [11:45] 开始学习
  • 17

    BiLSTM+CRF模型讲解 BiLSTM+CRF模型讲解

    [09:22] 开始学习
  • 18

    整个工程目录架构讲解 整个工程目录架构讲解

    [12:16] 开始学习
  • 19

    数据集简介及环境搭建 数据集简介及环境搭建

    [13:18] 开始学习
  • 20

    数据集加载方法讲解 数据集加载方法讲解

    [14:02] 开始学习
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学员评分

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