贪心NLP6期 |完结无秘百度网盘下载

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课程介绍(A000486)：

项目：

预测客户是否开设定期银行账户

银行业务中，有一个很重要的任务是挖掘更多潜在的客户，并让他们去开设\ X . Z z w p ^ F定期存款账户。@ o 8 ^ L K那这里的核心问题是：如何找到这些人？什么样的人更; ) C会有这方面的意愿？在这个案例中，我们会基于用户的相关信息（如年龄，教育程度、婚姻状况等）来预测这个用户是否有这个需求。我们将使用逻辑回归模型来解决这个问题。

知识要点

逻辑回归

数据理解

独热编码8 5 r I j处理

特征选择

预测一个学生是否能及格

AI在教育中的应用也掀起了一股人潮，) y /对于大多数K12或者大学教育来讲，提U _ a L }前预测一个学生是否能通过考+ , r a ?试是一项很重要的话题。如果我们预测出某个学生有可能通过不了，那作为老师还有助教，r w X 3 O @ U \ y需要采取一定的补救措施来帮助这些落后的学生。在这3 D n个案例中，我们将X = n z @使用学生的各项基本信息、学习数据、出勤率、社交数据来预测是否及格与否，并分析其中的关键指标。

知识要点

逻辑回归

特征编码

特征选择

相关性分析

预测保险推销电话是否能打通

你是否曾经收到过保险公司的电话，让你去买保险% 9 _ $ L N n呢？ 这种情况在生活中非常常见，很多时候你可能会z ? T I f p W G j觉得很反感，因为根本没有这方面的需求。在AI时代一种做法是，找对人，我们需要找到那个很可能需要买保险的人，并做精准地推广。在这个案例中，我们根据用户的基本信息并结合决策树来预测[ I 7 G v 1 P哪些人有可能有这方面需求。

知识要点

决策树

过拟合

数据探索

从零实现拼写纠错

现在市面上很多编辑工具都集成了自动纠错的功能，比如V C L E J国外比较流行的Grammarly，还有Word本身也集成了拼写纠错的功能。那这种拼写纠错功能是如何开发出来的呢？在这里案例中t – n = J，我们主要来解决这个问题。

知识要点

语言模型

贝叶斯定理

编辑距离

基于SkipGram的推荐系统

SkipGram作为训练0 E d P U词向量技术，不仅应用在词的表示上，也可以用在推荐等应用中。在这个案例中，我们会试着使用SkipGram模型解决推荐系统中的问题。这里的核心问题是：如何表示产品才能套用J \ W k W &在SkipGram框架中。

知识要点

SkipG` Z R o l Aram

推荐系统

从零实现Word2Vec

词向量已成为NLP领域最核心的技术之一，这也要求我们必须要对词向量有很深入的理解。这个案例中，你将会有机会从零实现一个Word2Vec模型来训练词向量。之后，你甚至将有能力去灵活Y O u修改词向量模型来迎合业务需求。

知识要点

Word2Vec

SkipGram

哈希算法

从零实现完整的HMM

HMM作为经典的序列模型在语音识别、自然语言处理领域有着非常重要的地位。实际上，RNN, LSTM也都是借助了HMM的思想而提出来的技术。^ ^ Z F % M }通过这个案例，我们可以非常深入理解EM算法、维特比算法、最大似然估计和序列模型相关的细节。HMM的实现对AI领域的理解有非常大的帮助。

知识要点

HMM

维特比算法

EM算法

序列模型

基于HMM实现词性分析器

词性标注是NLP中很重要的基础任务，可用于很多的应用如机器翻译、文本分类、文本生H & M I I成等等。词性标注（POS）属于Z x n P l .序列标注} 3 \任务之一，需要借助于序列模型来解决。在这个案例中，我们将使用HMM模型来解决词性标注的问题。

知识要点

序列标注

词性标注

HMM

特征工程

基于CRF的词性标注

词性标注是NLP中很重要的基础任务，可用于很多的应用如机器翻译、文本分类、文本生成等等。词性标注（Pl u k 0 [ ` j ~OS）属于序列标注任务之一，需要借助于序列模型来解决。在这个案例中，我们将使用Linear-CRF模型来解决词性标注的问题。

知识要点

序列标注

词性^ X K F L U标注

Linear-CRF

特征工程

基[ , ,于神经网络的人脸识别

在这个案例中，我们将采用稍微复杂一点的人脸识别数据，并通过搭建多层神经网络来识别人脸。在搭建过程中，会涉及到神经元个数的原则、过@ \ # N p拟合J X C a \ } b b问题的考虑、图像处理等一系列细节。

知识要点

人脸识别

多层神经网络

PCA

图像处理

基于LSTM的情感分析

情感分析是一个经典的NLP任务，有着非常广泛^ Y o ! [ c # M C的应用。在这个案例中，我们将使用LSTM模型^ I d )来做情感分析。

知识要点

LSTM

情感分析

词向量

利W 5 b | 6 z N用LSTM生成代码

LSTM是一个生成模型，可用{ T 1 M 6 V 1 i 4来生成时序类的D n ^ F D c f Q F数据。在这个案例中，我们将使用LSTM来生成代码，也就是让机u } n Z m器帮我们写代码。

知识% y w U要点

LSTM

生成模型

利用LSTM写文章

跟代码的生% g + m O % (成的类似，训练好的LSTM也可以用来生成文本如新闻稿件、维基百科文章、唐诗I N & l p 6 I %等。具体能生成的文本完全取决于我^ ) ( , C们训练时所用到的文本类别。

知识要点

LSTM

文本生成

基于Seq2Seq的机器翻译

Seq2Seq作为经典的端到端模型可以用来解决机器翻译的问题，也是目前工业界最流行的一种U a ! F r ! H 4 G方法论。在这个案例中，我们将搭建一个小型的中英翻译系统。

知识M 3 y 3 X D要点

Seq2Seq

机器翻译

解码

利L 7 H : z k j用ELMo训练上下文有关的词向量

ELMo可以算是在预训练模型发展中的重要里程碑，它巧妙地借助了卷积神经网络中的层次表示思想，并应用在了文本领域。在这个案例中，我们从零搭建一个ELMo模型，并用它来训练动态词向量。

知识要点

ELMo

预训练技术

深度BI-LSTM

基于Transformer的机器翻译r $ 9 W G

除了Seq2Seq模型，Transformer也可以用于搭建机器翻译系统。Transformer有效地克服了Seq2Seq模型中所存在的长依赖问题，更好F ! h 8 #地处理比较长的文本。在这个案例中，我们将使用Transformer来搭建一个小型的翻译系统。

知识要点

Transformer

机器翻译

自注意力机制

基于BERT-Bo J 5 9 %ILSTM-CRF的命名实体识别

除了词性标注，命名实体识别也是非常重要的基础任务。它的效果直接决定应用层面上的表现。在这个案例中, $ m + I T N 9，我们将使用^ E 9 p N G aBERT-BILSTM-CRF模型来搭建一个命名实体识别器。

知识要点

BERT

BI-LSTM

CRF

命名实体识别

基于KG-BERT的知识图谱学习

知识图谱的{ v 3 h h ] R 6学习近年来收到了几大的关注，学者们也先后提出了像TransE等多款经典的模型。在这个案例中，我们将使用BERT技术并用来学习知识图谱\ W A . 2 Q中的嵌入。

知识要点

BERT

知识图谱

嵌入技术

利用相似度算法解决实体消y U F C X b c歧问题

很多时候同样的单词在不同上下文中表达不一样的意思如苹果手机和苹果水果。在这个案例中，我们将使用相似度算法来解决实体消歧问题。

知识要点

实体消歧

余弦相似度z 5 w . L K

文本表示

依存文法分析在信息抽@ X h 4 , @ Z d %取O I Q * 8 J中的应用

信息抽取中一项很重要的任务是关系的抽取。在关系抽取中，我们经常需要分析不同实体之间的关系，这部分其实可以用依存文法分析来h _ 2 n u – v解决。在这个案例中，我们将讲解依存文法L * u分析技术的具体应用点。

知识要点

依存文法分析

关系抽取

信息抽取

基于知识图谱的风控

知识图谱一个很重要的工业界场景是风控。在: 6 d 1 k这个案例中，我们将详细介绍从风控知识图谱构建到、存储以及算法应用的细节。

知识要点

知识图谱

大数据风控

知识图谱的设计

基于知识图谱的个性化教学

知识图谱在个性化教学中也起到非常重要的作用m ~ E : $ D，主要用来维护知识点$ \ 3 h q ^ x之间的关系，为后续个性化推荐以及能力评估提供了重要的基础。在这个案例中，我们} 6 O r ` { f 9 K将阐述如何基于知识图谱来设计一个个性化教A x P Z v * P学系S H { Y C D统。

知识要点

知识图谱

个* 4 (性化教育

能力评测

利用蒸馏算法压缩Transformer模型

通常情况下，Transformer等模型本身非常大，拥有非常多的参数，不易于放到嵌入式等设备上去使用，所以在集成之前需要做一些压缩的工作。在这个案例中，我们将? ~ ^ % R S L V O使用蒸馏算法对Transform\ V Y Q D a * (er模型做压缩。

知识要点

模型蒸馏

Transformer

模型压缩

利用蒸馏算法压缩SeY e 7 4 x / Y , \q2Seq模型

类似于Transformer，在实际应用中Seq2Seq模型所消耗的资源和时间也是挺大的。在这个案例中，我们将使用蒸馏算法对Seq2Seq模型做压缩。

知识要点

模型蒸馏

Seq2Seq

模型压缩

基于GCN的Twitter网络分析

社交网络如TwitteC z pr，微博实际上就是一个图。在网络中每个节点代表的是人，关系代表的是人和人之间的某种链接。 在这个案例中，我们将使用GCN模型来分U K r 0 % w I v J析网络的特点以及潜在的关系。

知识要点

GCN

网络分析

网络特征

基于GCN的商品推荐

在传统的推荐系统中，我们通常使用协同过滤等算法。另外一种视角是把推荐网络本身– ( @ Z i q看作是异构网络，W v K # X并使用图算法来解决推荐的问题。在这个案例中，我们将使用GCN模型来解决基于网络的推荐。

知识要点

GCN

推荐系统

异构; O 6 J 9 ,网络

图算法

基于GAT的TWitter网络分析

社交网络如Twitter，微博实际上就是一个图。在网络中每个节点代表的是人，关系代表的是人和人之间的某种链接。! R T o I N E x . 在这个案例中，我们将使用GAT模型来分析网络Y c ,的特点以及潜在的关系。

知识要点

GAT

网络分析

网络特征

基: C n . V于GAT的虚假新闻检测

随着信息爆炸式的增加，也避免不了很多虚假的信息如虚假新闻。比如在疫情期间，很多媒体为了蹭热点发布的可能是虚假新闻。检测虚假新闻本身属Z [ 3 Z ~ C G于文本分类问题。在这个案D 0 @ V _ 3 w例中，我们试着使% # h用GAT模型来做文本分类，e [ 5并结合一些社交网络的特征。

知识要点

GAT

文本分类

社交分析

文件目录：

贪心NLP6期 完结无秘

│ ├─视频| A ? H b R M

│ │ 任务10001? 算法复杂度动态规划 DTW-01.mp4

│ │ 任务10002? 算法复杂度动态规划 DTW-02 .mp4

│ │ 任务10003?= 5 D _ & n G ` X 算法复杂度动态E J 0 @ $规划 DTW-03 .mp4

│ │ 任务10004? 算法复杂度动态规划 DTW-04.mp4

│z M g E │ 任务10005? 算法复杂度动态规划 DTW-05.mp4

│ │ 任务10006? 逻辑回归与正则-01.mp4

│ │ 任务10007? 逻辑回归与正则-02.mA ~ Z S L W 9 K kp4

│ │ 任务10008? 逻辑回归与正则-03.mp4

│ │ 任务10009 逻辑回归与正则-04; w @.mp4

│ │ 任务10010? 逻辑回归与正则-05(1).mp4

│ │ 任务1001– g } M X K 80? 逻辑回归与正则-05.mp4

│ │ 任务10011? Dividean3 f 9d Conquer技术以及应用-01.mp4

│ │ 任务10012? Divideand Conquer技术以及应用-$ y q \ r x 4 )02.mp4

│. m J Z │ 任务10013? 哈希表搜索树 堆（优先堆）-01.mp4

│ │ 任务10014? 哈希表搜索树 堆（优先堆）-02.mp4

│ │ 任务10015? XGBoost-01.mp4

│ │ 任务10016? XGBoost-02.mp4

│ │ 任务10017? XGBoost-03.mp4

│ │F x 0 3 h [ S t Z 任务10018? XG– { KBoost-04.mp4

│ │ 任J @ x t ? B a务10019V 5 –? Searchingand Mining Trillions of| * w Time SeriF D C h GesI Z ] v b U q V }-01.mp4

│ │ 任务10020? Searchingand Mining Trillions of Time Series S-02.mp4

│ │ 任务1. t ` m u E \ L C0021? Ensemble模型实战.mp4

│ │ 任务10022? 机器学习回顾（1）-01.mp4

│ │ 任务10023? 机器学习回顾（1）-02.mp4

│ │ 任务1Y l b { X0024 凸优化（1）-01.mp4

│ │ 任务10025 凸优化（1）-02.mp4

│ │ 任务10026 凸优化（1）-03.mp4. . | 9 N 3 i C c

│ │p o n ! | 任务10027 凸优化（1）-04.mp4

│ │ 任务10028 凸优化（1）-05.mp4

│ │ 任务10029? Fr| b + } # * \ z }omWord_ 9 m Q k ` K Embeddings To Document Distances-01.mp4

│ │X T u n 任务10030? FromWord Embeddings To Document Distances-02.mp4

│ │ 任务10031? 机器学习回顾（2）-01.mp4

│ │, T t M 任务10032? 机器学习回顾（2）-02.mp4

│ │ 任务10033? 生活中的优化问题案例讲解-01.mp4

│ │ 任务10034? 生活中的优化问题案例讲解-02? w w } C g # W l.mp4

│ │ 任务10035? LagrangianDualit= { ? E B 6 A _ cy KKT条件 Coz y z ymplem[ d w , } 3 Pentary-01.mp4

│ │ 任. % $ # 5务10036? LagrangianDuality KKT条件 Complementary -02.mp4

│ │ 任务10037? LagrangianDuality KK! ) V mT条件 Complementary -03.mp4

│ │ 任务10038? LP以及它的DualQP以及h k k ) L S它的Dual-01.mp4

│ │ 任务10039? L6 . – ] + {P以及它的DualQP以及它的Dual-02.mp4{ b \ q ^ 7 n

│ │ 任务10040? 核函数Mercers Theorem-01.mp4

│ │ 任务10041? 核函数Mercers Theorem-02.mp4

│ │ 任务10042? 文本表示-01.mp4

│ │ 任务10043? 文本表示-02.mp4

│ │ 任务10044? 文本表示-03.mp4

│ │ 任务10045? 文本表示-04.mp4

│ │ 任务10046? XGBoost-ASK 9 v 6 7calable Tree Boosting System-01.mp4

│ │ 任务10047? XGBoost-AS@ ( jcalable Tree Boosting System-02.mp4

│ │ 任务10048? 各类文本相似度计算技术Survey-01.mp4

│ │ 任务10049? 各类文本相似度计算技术Survey-02.mp4

│ │ 任务10050? SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型K $ 8 m N ( z以及各类Smooting技术-01.mp4S M S [

│ │ 任务10051? SkipGram（重点讲解）7 x r = F + 2CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-02.mp4

│ │ 任务10052? SkipGram（重点讲= 2 t 9 5 5 Y解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-03.mp4

│ │ 任务10053? SkipGram（重点讲解）CBOWS – } m a | c a QGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-04.mp4i U q E \ o #

│ │ 任务10054? SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-05.mp4

│ │ 任务10055? SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting p Y W L O A Og技术-06.mp4

│ │ 任务10056? SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-07.mp4

│ │ 任务10057? SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF! ] v u a f ( Y c 语言模型以及各类Smooting技术-08.mp4

│ │ 任务10058? SkipGram源代码解读-01.mp4

│ │ 任务10059? Skig / O ; | w } gpGram源代码解读-02.mp4

│ │ 任务10060? 第一次作业讲解-01.mp4

│ │ 任务10061? 第一次作业讲解-02.mp4

│ │ 任务1006– ! t / e y2? 第一次作业讲解-03.m@ V z J (p4

│ │ 任务10063?q 4 | h Miningand Summarizing Customer Reviews-01.mp4

│ │ 任务10064? Miningand Summarizing CustomeF 0 | y [ yr Revi5 ] $ ( _ Gews-02.mp4

│ │ 任务10065 EM算法和HMM-01.mp4

│ │ 任务10066? EM算法和HMM-02.mp4

│ │ 任务10067? EM算法和HMM-03.mp4

│ │ 任务10068? EM算法和HMML : \ t ~ X Z U-04.mp4

│ │ 任务10069? EM算法和HMM-05.mp4

│ │ 任务10070? EM算法和HMM-06.mp4

│ │ 任务10071? ReadingWikipedf 0 mia to Answer .mp4

│ │ 任务10072? ReadingWikipedia to Answer.mp4

│ │ 任务10073? ReadingWikipedia to Answd 9 w h }er.mp4

│ │ 任务10074? 基于HMM的词性. n , *分析（P] . Y L bOStagger）.mp4

│ │ 任务1007} } M 2 Q ` X l ?5? 基于HMM的词性分析.mp4

│ │ 任务10076? 不同语言模型smoothing技术.mp4

│ │ 任务10077? 不同语言模型smoothinm d ~ r w –g技术.mp4

│ │ 任务10078? CRF模型-01.mp4

│ │ 任务10079? CRF模型-02.mp4

│ │ 任务10080? CRF模型-03.mp4

│ │ 任务10081? p E ) A g? CRF模型-04.mp4

│ │ 任务10082? CRF模型-05.mp4

│ │ 任务10083? 基于HMM的中文分词-jiebaO \ ,分词原理讲解-01.mp4

│ │ 任务10084? 基于HMM的中k : # F R M _ ,文分词-jieba分词原理讲解-02.mp4

│ │ 任务10085? 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-01.mp4

│ │ 任务10086? 基于LSTM-CRF的命名y h w D 3实体识别实战-02.mp4

│ │ 任务10087? 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-03.mp4

│ │ 任务10088? Project1讲解-01.mp4

│ │ 任务10089? Project1讲解-02.mp4

│ │ 任务m \ r 0 \ Y }10090? Lecture-CRF模型j { i { ,（2），深度学习基础-1s w 4 = P O u k :.mp4

│ │ 任务10091w e \ d K k ` k A? Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-2.mp4

│ │ 任务10092? Lecture-CRF模型4 | 0 {（2），深度学习基础-3.mp4

│ │ 任务10093? L/ _ ] G 5 h 3ecture-CRF模型（2），深度学习基础-4.mp4

│ │ 任务10094? Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-5.mpR z ) | j u *4

│ │ 任务10095? Lecturex \ 0 | } k [ i A-CRF模型（2），深度学习基础-6.mp4

│ │ 任务10096? GlobalVectk 7 W H Hors fo] L l E p 7 p V 5r Word Representation-1 .mp4

│ │ 任务10097? G– N l LlobalVectors for Word Reb F S %presentation-2.mp4

│ │ 任务10098 Paper Representa . } } tation Learning A Review-1.mM k + T i P &p4

│ │ 任务10099 PaperRepresentation Learning A Review-2.mp4

│ │ 任务10100? Pa5 P uper Representation Learning A Rev$ 3 X q I 7 miew-3.mp4

│ │ 任务x W _10101? ReviewGPU的使用与环境搭建 + 基于pytorch的简单的神经网络搭建-.mp4

│ │ 任务10102?l H Y ; G RevieC W q k : C M 9wGP1 } p ) 5 _U的使用与环境搭建 + 基于pytorch的简单的神经E ? j 7 & }网络搭建-2 .mp4

│ │ 任务1p n g d X | i c0103? Review 对话系统技术概览-1.mp4

│ │ 任务1Y N \ F .0104? Review对话系统技术概览-2.mp4

│ │ 任务10105? Le2 ] \cture-RNN,LSTM，梯度问题-1.mp4

│ │ 任务10106? Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-2.mp4

│ │ 任务10107? Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-3.mp4

│ │ 任务10108? Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-4A G a m H 9 .mp4

│ │ 任务10109? 第八篇论文LSTM-A Search Space OdysJ @ 9 6 X \ 4 fsey-– Y 4 # Q R o1.mp4

│ │ 任务10110? 第八篇论文LSTM-A Search Space Odyssey-2.mp4

│ │ 任务10111? Review-Pytorch讲解-1.mpm B P Q T 74

│ │ 任务10112? R\ & Zeview-Pytorch讲解-2.mp4

│ │ 任务10113? Review-Pytorch讲解-3.mp4

│ │ 任务10114? Lecture-Seq2Seq,Attentia F 4 ? * d 7 S von,.mp4

│ │ 任务10115? Lecture-Seq2Seq,Attent_ 6 ( w E Nion, .mp4

│ │ 任务10116? Lecture-Seq2_ + N &Seq,Attention.mp4

│ │ 任务1011( W w c V ( ; F7? Lev t #cture-Seq2Seq,Attention.mp4

│ │ 任务10118? Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4w ? t F Z

│ │ 任务10119? Review-Introductionto Transfer Learing-1.mp4

│ │ 任务10120? Review-Introductionto Transfer Learing-2.mp4

│ │ 任务10121? Paper-第九篇i [ Z | ) b r论文Auto-EncodingVariatk s L } 0iX a n 2 O 8onal Bayes (VAE)-1 .mp4

│ │ 任务10122? Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariational Bayes (VAE)-2.mp4

│ │ 任务10123? Paper-第九篇论文A] . & guto-EncodingVariational Bayes (VAE)-3.mp4

│ │ 任务10124? Review-LSTM的实现（源码讲解）-1.mp4

│ │ 任务10125? Review-LSTM的实现（源码讲解）-2.mp4

│ │ 任务10126? Review-LSTM的实现（源码讲解）-3.mp4

│ │ 任务10127?r W a y S 4 i e 7 LectureTransfor2 # q Z x – q ; mmer, BERT-.mp4

│ │ 任务10128? LectureTransform2 S F o Ger, BERT-2.mp4

│ │ 任务10129? LectureTransformer, BERT-3 .mp4

│ │ 任务3 \ i R # l @ y10130?g . b 9 a p N / W LectureTransformer, BERT-h Y z K d o t *4.mp4

│ │ 任务10131? LectureT\ y p W o ,rr ) i J pansformer, BERT-5.mp4

│ │ 任务10132? Paper第十篇论文BERT-1.mp4

│ │ 任务10133? Paper第十篇论文BERT-2.mp4

│ │ 任务10134? Pb N ( naper第十篇论文BERT-; Q b [ _ T x F3.mp4

│ │ 任务10135? Review基于Transfo? ( x i Yrmer的机器翻译-1.mp4

│ │ 任务10136? Review基于TraD 0 F { \ d ;nsformer的机器翻译-2 .mp4

│ │ 任务10137? Review-BERT的训练与实战-1.mp4

│ │ 任务10138? Review-BERT的训练与实战-2.mp4

│ │ 任务10139? Review-BERT的训练与实战-3.mp4

│ │ 任务10140? Lec) } q o CtureGPT, XLNv ^ H * let-1.mp4

│ │ 任务10141? LectureGPT, XLNU R A G P # Wet-2 .mp4

│7 u 2 ( │0 $ * ` & q p B 任务10142? LectureGPT, XLNet-3.mp4` 0 – t # .

│ │ 任务– p D Q10143?H J ` * LectureGPT, XLNet-4.mp4

│ │ 任务10144? LectureGPT7 8 ) 1 V y v u &, XLNet-5.mp4

│ │ 任务10145? LectureGPT, XLNet-6 .mp4

│ │ 任务10146? LecC q & ! k H c ItureGPT, XLNet-7.mp4

│ │ 任务10147? ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统-1.mp4

│ │ 任务10148? ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统-2.mp4

│ │ 任务10149? Paper第十. Y w A 2一篇论文Graphz D ;_Tranfromer_Networks-1.mp4

│ │ 任务10150? Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-2.mp4. u B | L

│ │ 任务10151? Paper第十一篇论文Graph_Tranfromeh n Y ? { t ; o 3r_Networks-4.mp4

│ │ 任务10152? ReviewXLNET源X Y 2 9 C ,码讲解-1.mp4

│h D P U A ` % │ 任务10153? ReviewXLNET源码@ j & O H讲解-2.mp4

│ │ 任务10154? ReviewXLNET源码讲解-3.mp4

│ │ 任务10155? Lecture信息抽r f ( 7 L *取(1) -1.mp4

│V w l I 6 N ` │ 任务10156? Lecture信息抽s Q ( b取(1) -2.mp4

│ │ 任务10157? Lecture信息抽取(1) -3T 4 P m G I W C.mp4

│ │ 任务10158? Lecture信息抽取(1) -4.mp4

│ │ 任务10159? Lecture信息抽取V W 1 W I – = q s(1)d B y # = -5.mp4

│ │ 任务10160? Paper第十二篇论文-1.mp4

│ │ 任务Q } = # p10161? Paper第十二篇论文-2.mp4

│# \ c r │ 任务10162? Re~ ) $ U [ – u ZviewALs @ . / @ 4 N J 8BERT-1.mp4P R g S 5 # V

│ │ 任务10163? ReviewALBERT-2 .mp4

│^ W i ) Y y │ 任务10164? Review命名实体识别代码实战.mp4

│ │ 任务10165? Review命名实体识别代码实战.mp4

│ │ 任务10166? Reviewproject2讲解-1.mp4

│ │ 任务10167? Reviewproject2讲解-2.} m a D a Y ~mp4

│ │ 任务10168? LO H +ecture信息抽取.mp4

│m q j , w e │ 任务101S ^ ! N ]69? Lecture信息抽取.mp4

│ │ 任务10170? Lecture信息抽取（.mp4

│ │ 任务10171? Lecture信息抽取.mp4

│ │ 任务10172? Lecture信息抽取（.mp4

│ │ 任务10173? Lecture信息抽取（.mp4

│ │ 任务101– 9 # _ + F E D k74? Paper第十三篇论文讲解5 c G W 3 N s y.mp) t z4

│ │ 任务10175? Paper第十三篇论文讲解-.mp4

│ │ 任务10176? Review依存文法分析.mp4

│ │ 任务10177? Review句法分析.mp4

│ │ 任务10178_ E p ! – B? Review句法分析.mp4

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│ │ 任务102s I , @35：ReviewAI工程师面试准备-2.mp4

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│ └─资料

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