教程分类: NLP进阶 - AI免费学习网

NLP进阶

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1 深度学习基础回顾

2 深度学习在NLP中的应用之LSTM与GRU

3 转移学习与预训练模型

4 马尔可夫模型与语言建模的进阶探讨

5 Transformer架构详解

6 BERT与GPT模型解析

7 序列到序列模型之序列建模的原理

8 序列到序列模型之应用实例与实现

9 序列到序列模型之评估方法与指标

10 GAN的基本概念

11 GAN在文本生成中的挑战

12 只生成对抗生成网络(GAN)在NLP中的应用之案例研究

13 自然语言推理的任务定义

14 自然语言推理之现有方法与模型

15 自然语言推理之评估指标与挑战

16 情感分析任务概述

17 深度学习方法在情感分析中的应用

18 情感分析的深入之商业应用案例

19 信息抽取的基本概念

20 信息抽取与命名实体识别之命名实体识别技术

21 信息抽取与命名实体识别之抽取系统的评估

22 文本生成的技术与挑战

23 转换学习的方法

24 只生成文本生成与转换学习之生成对抗网络的比较

25 多模态学习概述

26 多模态学习在NLP中的应用探索

27 多模态学习在自然语言处理中的未来研究方向