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- 1.NLP发展历程及应用场景介绍
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- 2.1统计分词之语言模型
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- 2.5隐马尔可夫模型
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- 2.6隐马尔可夫模型分词实战1
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- 2.7隐马尔科夫模型分词实战2
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- 2.3中文分词、词性标注及高频词实战
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- 3.1词性标注和命名实体识别介绍
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- 3.4日期时间识别实战
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- 4.1文本向量化1
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- 4.2ONE-HOT编码
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- 6.9豆瓣读书聚类实战
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- 6.8中文垃圾邮件分类实战
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- 5.1关键词算法1
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- 5.2关键词算法2.mp4
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- 5.3关键词提取1
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- 6.1CBOW和SKIP-GRAM模型.mp4
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- 6.2gensim中word2vec介绍.mp4
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- 6.6Doc2Vec算法.mp4
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- 2.2分词
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- 2.4英文分词和词性标注
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- 3.2词性标注和命名实体识别1
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- 3.3词性标注和命名实体识别2
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- 4.3BOW编码
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- 4.4BON_GRAM编码
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- 4.5TF-IDF编码
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- 5.4关键词提取2
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- 6.3训练自己的Word2Vec
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- 6.4利用训练好的词向量
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- 6.5利用词向量生成文本摘要
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- 6.7Doc2Vec实战
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- 6.8中文垃圾邮件分类实战补充
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