****-自然语言处理基于Bert的中文命名实体识别实战-NLP
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****-自然语言处理基于Bert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：641分钟
学习计划：11天
难度：低
「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：中文命名实体识别基础概念讲解 |
| 1.课程大纲讲解 |
| 2.中文命名实体识别基本概念讲解 |
| 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：基于Bert+BiLSTM+CRF相关理论讲解 |
| 1.引入Self-attention的原因 |
| 2.Self-attention原理讲解上 |
| 3.Self-attention原理讲解下 |
| 4.Self-attention遗留的问题讲解 |
| 5.Transformer架构及可视化讲解 |
| 6.Bert开篇讲解 |
| 7.ELMO技术原理详细讲解 |
| 8.Bert第一种训练方式讲解 |
| 9.Bert第二种训练方式讲解 |
| 10.Bert如何用于情感分析与文本分类 |
| 11.Bert如何用于槽位填充 |
| 12.Bert如何解决自然语言推理问题 |
| 13.Bert用于阅读理解任务 |
| 14.Bert总结 |
| 第4章：基于Bert+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别实战 |
| 1.基于Bert命名实体识别工程目录介绍 |
| 2.基于bert命名实体识别环境搭建 |
| 3.lstm_crf_layer层init方法讲解 |
| 4.网络整体架构搭建讲解 |
| 5.双向RNN模型巧妙设计讲解 |
| 6.bilstm_layer层更加简洁方式实现讲解 |
| 7.project_bilstm_layer层另外一种实现详细讲解 |
| 8.project_crf_layer层详细讲解 |
| 9.crf_layer层详细讲解 |
| 10.如何使用bert来创建自己模型上 |
| 11.如何使用bert来创建自己模型下 |
| 12.datalodaer中数处理类讲解 |
| 13.NER数据处理类讲解上 |
| 14.输入数据面向对象封装 |
| 15.获取标签方法详细讲解 |
| 16.NER数据处理类完成 |
| 17.数据预处理类debug详细讲解 |
| 18.run中的参数规范编写上 |
| 19.run中的参数规范编写下 |
| 20.基于Bert的训练方法中的Bert参数获取讲解 |
| 21.获取Bert中的tokenization创建tokenizer |
| 22.构建estimator中的RunConfig详细讲解 |
| 23.加载数据集详细讲解体现面向对象的好处 |
| 24.加载数据集验证完成 |
| 25.转换TFRecord开始 |
| 26.转换TFRecord完成 |
| 27.对每一个样本进行编码处理详细讲解 |
| 28.将数据集转换成Bert训练的数据集格式 |
| 29.feature转换完成 |
| 30.读取数据格式转换开始 |
| 31.读取数据格式转换完成 |
| 32.数据根数转换debug上 |
| 33.数据转换debug下 |
| 34.dev数据格式化输出 |
| 35.整体框架搭建完毕 |
| 36.具体构建模型开始 |
| 37.模型训练构建完成 |
| 38.模型评估构建完成 |
| 39.模型训练讲解 |
| 40.代码优化及模型重点讲解 |
| 41.模型测试讲解及最终总结 |
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