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rnt├─章节1：
rnt│1.NLP和深度学习发展概况和最新动态
rnt│2.NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.mp4
rnt├─章节2：NLP与PYTHON编程
rnt│3.Python环境搭建及开发工具安装.mp4
rnt│4.NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
rnt│5.Jieba安装、介绍及使用.mp4
rnt│6.StanfordNLP在Python环境中安装、介绍及使用.mp4
rnt│7.Hanlp在Python环境中安装、介绍及使用.mp4
rnt├─章节3：快速掌握NLP技术之分词、词忄生标注和关键字提取
rnt│08.分词、词忄生标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
rnt│09.准确分词之加载自定义字典分词01.mp4
rnt│10.准确分词之加载自定义字典分词02.mp4
rnt│11.准确分词之动态调整词频和字典.mp4
rnt│12.词忄生标注代码实现及信息提取.mp4
rnt│13.人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4
rnt│14.TextRank算法原理介绍.mp4
rnt│15.基于TextRank关键词提取.mp4
rnt├─章节4：句法与文法
rnt│16.依存句法与语义依存分析.mp4
rnt│17.依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）.mp4
rnt│18.名词短语块挖掘.mp4
rnt│19.自定义语法与CFG.mp4
rnt├─章节5：N-GRAM文本挖掘
rnt│20.N-GRAM算法介绍.mp4
rnt│21.N-GRAM生成词语对.mp4
rnt│22.TF-IDF算法介绍应用.mp4
rnt│23.基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4
rnt├─章节6：表示学习与关系嵌入
rnt│24.语言模型.mp4
rnt│25.词向量.mp4
rnt│26.深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4
rnt│27.深入理解Word2vec算法负采样.mp4
rnt│28.6.4基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4
rnt├─章节7：深度学习之卷积神经网络
rnt│29.BP神经网络.mp4
rnt│30.彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4
rnt│31.CNN文本分类.mp4
rnt│32.CNN文本分类算法模块.mp4
rnt│33.CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
rnt│34.CNN文本分类模型测试与部署.mp4
rnt├─章节8：深度学习之递归神经网络
rnt│35.递归网络.mp4
rnt│37.LSTM文本分类原理.mp4
rnt│38.LSTM文本分类代码架构.mp4
rnt│39.LSTM文本分类代码详解.mp4
rnt│40.LSTM文本分类模型预测与部署.mp4
rnt├─章节9：特定领域命名实体识别NER技术
rnt│41.基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4
rnt│42.医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范.mp4
rnt│43.医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4
rnt│44.基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上).mp4
rnt│45.基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下）.mp4
rnt│46.数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4
rnt│47.数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4
rnt│48.模型本地Lib库封装（上）.mp4
rnt│49.模型本地Lib库封装（下）.mp4
rnt│50.部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4
rnt│51.部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4
rnt│52.算法设计及代码实现1.mp4
rnt│53.算法设计及代码实现2.mp4
rnt│54.代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4
rnt│55.代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp4

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b8601166

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

b8601166

正需要，支持楼主大人了！