****-自然语言处理基于深度学习的中文命名实体识别实战-NLP
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****-自然语言处理基于深度学习的中文命名实体识别实战-NLP
学习有效期：永久观看
学习时长：859分钟
学习计划：15天
难度：中
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：杨帅
开发组长/高级工程师/技术专家
讲师介绍：长期从事机器学习深度学习研究，在自然语言处理领域有一定认知
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「你将学到什么？」
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，彻底掌握中文命名实体识别技术。
适用人群：
自然语言处理从业者、深度学习爱好者
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，因此深入掌握命名实体识别技术，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：掌握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。
「课程学习目录」
| 第1章：命名实体识别开篇 |
| 1.命名实体识别开篇 |
| 2.课程案例演示 |
| 3.命名实体识别相关概念讲解 |
| 第2章：开发环境搭建 |
| 1.Anaconda安装 |
| 2.Anaconda配置 |
| 3.Anaconda创建虚拟环境 |
| 4.Anaconda虚拟环境使用 |
| 5.cuda安装与测试 |
| 6.cudnn安装与配置及GPU环境测试 |
| 7.jupyter中怎么使用虚拟环境 |
| 8.Pycharm的安装配置及使用 |
| 第3章：循环神经网络基础 |
| 1.循环神经网络能干什么 |
| 2.循环神经网络讲解 |
| 第4章：长短期记忆网络基础 |
| 1.LSTM简介 |
| 2.LSTM深入理解 |
| 3.LSTM与神经网络及循环神经网络之间的关系 |
| 第5章：基于BiLSTM+CRF的中文命名实体识别数据预处理 |
| 1.BiLSTM+CRF模型讲解 |
| 2.数据集简介及环境搭建 |
| 3.数据集加载方法讲解 |
| 4.数据集加载方法测试 |
| 5.更新指定编码开始 |
| 6.BIO编码校验及更改 |
| 7.BIO编码校验方法测试 |
| 8.BIO编码转BIOES编码 |
| 9.编码转换方法测试 |
| 10.更新指定编码完成 |
| 11.构建字典映射 |
| 12.通用构建item及频率方法 |
| 13.词典映射构建完成 |
| 14.构建标签映射 |
| 15.数据预处理开始 |
| 16.数据预处理结束 |
| 17.批量数据管理开始 |
| 18.数据填充讲解 |
| 19.批量数据管理结束 |
| 第6章：基于BiLSTM+CRF的中文命名实体识别模型实现 |
| 1.模型参数定义开始 |
| 2.模型参数定义完成 |
| 3.train方法中数据加载及编码转换讲解 |
| 4.train方法中字典构建及数据预处理讲解 |
| 5.模型配置讲解 |
| 6.模型配置加载与保存讲解 |
| 7.统一日志方法编写 |
| 8.统一日志方法验证 |
| 9.模型代码编编写上 |
| 10.模型代码编写下 |
| 11.embedding_layer详细讲解 |
| 12.biLSTM_layer详细讲解 |
| 13.project_layer详细讲解 |
| 14.crf_loss_layer上详细讲解 |
| 15.crf_loss_layer下详细讲解 |
| 16.viterbi_decode详细讲解 |
| 17.模型运行方法代码讲解 |
| 18.模型评估方法代码编写与讲解 |
| 19.编码转换讲解 |
| 20.模型训练部分代码完成 |
| 21.模型整体创建部分代码完成 |
| 22.模型加载词向量上 |
| 23.加载词向量完成 |
| 24.模型整体评估方法讲解 |
| 25.模型保存方法讲解. |
| 26.代码整体优化和修复bug |
| 27.加载词向量调试讲解 |
| 28.过滤测试中的词 |
| 29.整体代码完成 |
| 30.整体训练讲解 |
| 第7章：基于BILSTM+CRF的中文命名实体识别模型使用案例 |
| 1.模型使用项目工程创建 |
| 2.加载maps文件获取数据 |
| 3.使用模型主体方法完成 |
| 4.模型及输入方法测试 |
| 5.模型使用方法测试及调试完成 |
| 6.模型使用命令行方式完成 |
| 7.Postman工具安装及使用讲解 |
| 8.命名实体识别api工程搭建 |
| 9.命名实体识别api方式使用完成 |
| 10.命名实体识别web界面演示及功能实现 |
| 11.命名实体识别web前后台通信完成 |
| 12.命名实体识别web项目完成 |
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