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