🧠自然语言处理高级

• 1 深度学习基础回顾

  AINLP进阶

• 2 深度学习在NLP中的应用之LSTM与GRU

  AINLP进阶

• 3 深度学习在 NLP 中的应用：转移学习与预训练模型

  AINLP进阶

• 4 马尔可夫模型与语言建模的进阶探讨

  AINLP进阶

• 5 Transformer架构详解

  AINLP进阶

• 6 BERT与GPT模型解析

  AINLP进阶

• 7 自然语言处理进阶教程：序列到序列模型之序列建模的原理

  AINLP进阶

• 8 自然语言处理进阶教程：序列到序列模型之应用实例与实现

  AINLP进阶

• 9 序列到序列模型之评估方法与指标

  AINLP进阶

• 10 GAN的基本概念

  AINLP进阶

• 11 GAN在文本生成中的挑战

  AINLP进阶

• 12 只生成对抗生成网络(GAN)在NLP中的应用之案例研究

  AINLP进阶

• 13 自然语言推理的任务定义

  AINLP进阶

• 14 自然语言推理之现有方法与模型

  AINLP进阶

• 15 自然语言推理之评估指标与挑战

  AINLP进阶

• 16 情感分析任务概述

  AINLP进阶

• 17 深度学习方法在情感分析中的应用

  AINLP进阶

• 18 情感分析的深入之商业应用案例

  AINLP进阶

• 19 信息抽取的基本概念

  AINLP进阶

• 20 信息抽取与命名实体识别之命名实体识别技术

  AINLP进阶

• 21 信息抽取与命名实体识别之抽取系统的评估

  AINLP进阶

• 22 文本生成的技术与挑战

  AINLP进阶

• 23 转换学习的方法

  AINLP进阶

• 24 只生成文本生成与转换学习之生成对抗网络的比较

  AINLP进阶

• 25 多模态学习概述

  AINLP进阶

• 26 多模态学习在NLP中的应用探索

  AINLP进阶

• 27 多模态学习在自然语言处理中的未来研究方向

  AINLP进阶