51CTO Python自然语言处理-BERT实战

2022年11月6日 46条评论 2,599次阅读

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Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速学习当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点（Transformer,self-attention等），基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架，通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战，提供全部课程资料，包括PPT,数据,代码。

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——/计算机教程/17-51CTO/039-Python自然语言处理-BERT实战/
├──自然语言处理BERT模型实战  
|   ├──第八章：医学糖尿病数据命名实体识别  
|   ├──第二章：谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例  
|   ├──第六章：必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型  
|   ├──第七章：必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例  
|   ├──第三章：项目实战-基于BERT的中文情感分析实战  
|   ├──第四章：项目实战-基于BERT的中文命名实体识别实战  
|   ├──第五章：必备基知识点-word2vec模型通俗解读  
|   └──第一章：自然语言处理通用框架BERT原理解读  
├──1-1 BERT课程简介.mp4  12.44M
├──1-10 BERT模型训练方法.mp4  13.45M
├──1-11 训练实例.mp4  14.89M
├──1-2 BERT任务目标概述.mp4  7.57M
├──1-3 传统解决方案遇到的问题.mp4  14.94M
├──1-4 注意力机制的作用.mp4  9.50M
├──1-5 self-attention计算方法.mp4  15.62M
├──1-6 特征分配与softmax机制.mp4  13.42M
├──1-7 Multi-head的作用.mp4  12.73M
├──1-8 位置编码与多层堆叠.mp4  10.87M
├──1-9 transformer整体架构梳理.mp4  15.27M
├──2-1 BERT开源项目简介.mp4  21.45M
├──2-10 构建QKV矩阵.mp4  27.66M
├──2-11 完成Transformer模块构建.mp4  23.00M
├──2-12 训练BERT模型.mp4  30.50M
├──2-2 项目参数配置.mp4  52.51M
├──2-3 数据读取模块.mp4  27.79M
├──2-4 数据预处理模块.mp4  24.44M
├──2-5 tfrecord制作.mp4  28.49M
├──2-6 Embedding层的作用.mp4  17.76M
├──2-7 加入额外编码特征.mp4  23.58M
├──2-8 加入位置编码特征.mp4  12.82M
├──2-9 mask机制.mp4  20.85M
├──3-1 中文分类数据与任务概述.mp4  35.80M
├──3-2 读取处理自己的数据集.mp4  29.75M
├──3-3 训练BERT中文分类模型.mp4  38.14M
├──4-1 命名实体识别数据分析与任务目标.mp4  17.36M
├──4-2 NER标注数据处理与读取.mp4  36.89M
├──4-3 构建BERT与CRF模型.mp4  36.54M
├──5-1 词向量模型通俗解释.mp4  11.45M
├──5-2 模型整体框架.mp4  15.11M
├──5-3 训练数据构建.mp4  8.47M
├──5-4 CBOW与Skip-gram模型.mp4  13.01M
├──5-5 负采样方案.mp4  14.57M
├──6-1 数据与任务流程.mp4  25.95M
├──6-2 数据清洗.mp4  13.96M
├──6-3 batch数据制作.mp4  25.61M
├──6-4 网络训练.mp4  25.81M
├──6-5 可视化展示.mp4  22.87M
├──7-1 RNN网络模型解读.mp4  16.13M
├──7-2 NLP应用领域与任务简介.mp4  18.31M
├──7-3 项目流程解读.mp4  23.65M
├──7-4 加载词向量特征.mp4  17.72M
├──7-5 正负样本数据读取.mp4  19.68M
├──7-6 构建LSTM网络模型.mp4  26.44M
├──7-7 训练与测试效果.mp4  47.01M
├──8-1 数据与任务介绍.mp4  11.46M
├──8-2 整体模型架构.mp4  8.09M
├──8-3 数据-标签-语料库处理.mp4  19.66M
├──8-4 输入样本填充补齐.mp4  17.69M
├──8-5 训练网络模型.mp4  21.02M
├──8-6 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4  46.71M
└──数据代码.txt  0.11kb