贪心学院-NLP自然语言处理训练营第六期【完结】-优课资源站

最近更新：2022年6月27日

贪心学院-NLP自然语言处理训练营第六期【完结】

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项目：

预测客户是否开设定期银行账户

银行业务中，有一个很重要的任务是挖掘更多潜在的客户，并让他们去开设定期存款账户。那这里的核心问题是：如何找到这些人？什么样的人更会有这方面的意愿？在这个案例中，我们会基于用户的相关信息（如年龄，教育程度、婚姻状况等）来预测这个用户是否有这个需求。我们将使用逻辑回归模型来解决这个问题。

知识要点

·逻辑回归

·数据理解

·独热编码处理

·特征选择

预测一个学生是否能及格

AI在教育中的应用也掀起了一股人潮，对于大多数K12或者大学教育来讲，提前预测一个学生是否能通过考试是一项很重要的话题。如果我们预测出某个学生有可能通过不了，那作为老师还有助教，需要采取一定的补救措施来帮助这些落后的学生。在这个案例中，我们将使用学生的各项基本信息、学习数据、出勤率、社交数据来预测是否及格与否，并分析其中的关键指标。

知识要点

·逻辑回归

·特征编码

·特征选择

·相关性分析

预测保险推销电话是否能打通

你是否曾经收到过保险公司的电话，让你去买保险呢？这种情况在生活中非常常见，很多时候你可能会觉得很反感，因为根本没有这方面的需求。在AI时代一种做法是，找对人，我们需要找到那个很可能需要买保险的人，并做精准地推广。在这个案例中，我们根据用户的基本信息并结合决策树来预测哪些人有可能有这方面需求。

知识要点

·决策树

·过拟合

·数据探索

从零实现拼写纠错

现在市面上很多编辑工具都集成了自动纠错的功能，比如国外比较流行的Grammarly，还有Word本身也集成了拼写纠错的功能。那这种拼写纠错功能是如何开发出来的呢？在这里案例中，我们主要来解决这个问题。

知识要点

·语言模型

·贝叶斯定理

·编辑距离

基于SkipGram的推荐系统

SkipGram作为训练词向量技术，不仅应用在词的表示上，也可以用在推荐等应用中。在这个案例中，我们会试着使用SkipGram模型解决推荐系统中的问题。这里的核心问题是：如何表示产品才能套用在SkipGram框架中。

知识要点

·SkipGram

·推荐系统

从零实现Word2Vec

词向量已成为NLP领域最核心的技术之一，这也要求我们必须要对词向量有很深入的理解。这个案例中，你将会有机会从零实现一个Word2Vec模型来训练词向量。之后，你甚至将有能力去灵活修改词向量模型来迎合业务需求。

知识要点

·Word2Vec

·SkipGram

·哈希算法

从零实现完整的HMM

HMM作为经典的序列模型在语音识别、自然语言处理领域有着非常重要的地位。实际上，RNN, LSTM也都是借助了HMM的思想而提出来的技术。通过这个案例，我们可以非常深入理解EM算法、维特比算法、最大似然估计和序列模型相关的细节。HMM的实现对AI领域的理解有非常大的帮助。

知识要点

·HMM

·维特比算法

·EM算法

·序列模型

基于HMM实现词性分析器

词性标注是NLP中很重要的基础任务，可用于很多的应用如机器翻译、文本分类、文本生成等等。词性标注（POS）属于序列标注任务之一，需要借助于序列模型来解决。在这个案例中，我们将使用HMM模型来解决词性标注的问题。

知识要点

·序列标注

·词性标注

·HMM

·特征工程

基于CRF的词性标注

词性标注是NLP中很重要的基础任务，可用于很多的应用如机器翻译、文本分类、文本生成等等。词性标注（POS）属于序列标注任务之一，需要借助于序列模型来解决。在这个案例中，我们将使用Linear-CRF模型来解决词性标注的问题。

知识要点

·序列标注

·词性标注

·Linear-CRF

·特征工程

基于神经网络的人脸识别

在这个案例中，我们将采用稍微复杂一点的人脸识别数据，并通过搭建多层神经网络来识别人脸。在搭建过程中，会涉及到神经元个数的原则、过拟合问题的考虑、图像处理等一系列细节。

知识要点

·人脸识别

·多层神经网络

·PCA

·图像处理

基于LSTM的情感分析

情感分析是一个经典的NLP任务，有着非常广泛的应用。在这个案例中，我们将使用LSTM模型来做情感分析。

知识要点

·LSTM

·情感分析

·词向量

利用LSTM生成代码

LSTM是一个生成模型，可用来生成时序类的数据。在这个案例中，我们将使用LSTM来生成代码，也就是让机器帮我们写代码。

知识要点

·LSTM

·生成模型

利用LSTM写文章

跟代码的生成的类似，训练好的LSTM也可以用来生成文本如新闻稿件、维基百科文章、唐诗等。具体能生成的文本完全取决于我们训练时所用到的文本类别。

知识要点

·LSTM

·文本生成

基于Seq2Seq的机器翻译

Seq2Seq作为经典的端到端模型可以用来解决机器翻译的问题，也是目前工业界最流行的一种方法论。在这个案例中，我们将搭建一个小型的中英翻译系统。

知识要点

·Seq2Seq

·机器翻译

·解码

利用ELMo训练上下文有关的词向量

ELMo可以算是在预训练模型发展中的重要里程碑，它巧妙地借助了卷积神经网络中的层次表示思想，并应用在了文本领域。在这个案例中，我们从零搭建一个ELMo模型，并用它来训练动态词向量。

知识要点

·ELMo

·预训练技术

·深度BI-LSTM

基于Transformer的机器翻译

除了Seq2Seq模型，Transformer也可以用于搭建机器翻译系统。Transformer有效地克服了Seq2Seq模型中所存在的长依赖问题，更好地处理比较长的文本。在这个案例中，我们将使用Transformer来搭建一个小型的翻译系统。

知识要点

·Transformer

·机器翻译

·自注意力机制

基于BERT-BILSTM-CRF的命名实体识别

除了词性标注，命名实体识别也是非常重要的基础任务。它的效果直接决定应用层面上的表现。在这个案例中，我们将使用BERT-BILSTM-CRF模型来搭建一个命名实体识别器。

知识要点

·BERT

·BI-LSTM

·CRF

·命名实体识别

基于KG-BERT的知识图谱学习

知识图谱的学习近年来收到了几大的关注，学者们也先后提出了像TransE等多款经典的模型。在这个案例中，我们将使用BERT技术并用来学习知识图谱中的嵌入。

知识要点

·BERT

·知识图谱

·嵌入技术

利用相似度算法解决实体消歧问题

很多时候同样的单词在不同上下文中表达不一样的意思如苹果手机和苹果水果。在这个案例中，我们将使用相似度算法来解决实体消歧问题。

知识要点

·实体消歧

·余弦相似度

·文本表示

依存文法分析在信息抽取中的应用

信息抽取中一项很重要的任务是关系的抽取。在关系抽取中，我们经常需要分析不同实体之间的关系，这部分其实可以用依存文法分析来解决。在这个案例中，我们将讲解依存文法分析技术的具体应用点。

知识要点

·依存文法分析

·关系抽取

·信息抽取

基于知识图谱的风控

知识图谱一个很重要的工业界场景是风控。在这个案例中，我们将详细介绍从风控知识图谱构建到、存储以及算法应用的细节。

知识要点

·知识图谱

·大数据风控

·知识图谱的设计

基于知识图谱的个性化教学

知识图谱在个性化教学中也起到非常重要的作用，主要用来维护知识点之间的关系，为后续个性化推荐以及能力评估提供了重要的基础。在这个案例中，我们将阐述如何基于知识图谱来设计一个个性化教学系统。

知识要点

·知识图谱

·个性化教育

·能力评测

利用蒸馏算法压缩Transformer模型

通常情况下，Transformer等模型本身非常大，拥有非常多的参数，不易于放到嵌入式等设备上去使用，所以在集成之前需要做一些压缩的工作。在这个案例中，我们将使用蒸馏算法对Transformer模型做压缩。

知识要点

·模型蒸馏

·Transformer

·模型压缩

利用蒸馏算法压缩Seq2Seq模型

类似于Transformer，在实际应用中Seq2Seq模型所消耗的资源和时间也是挺大的。在这个案例中，我们将使用蒸馏算法对Seq2Seq模型做压缩。

知识要点

·模型蒸馏

·Seq2Seq

·模型压缩

基于GCN的Twitter网络分析

社交网络如Twitter，微博实际上就是一个图。在网络中每个节点代表的是人，关系代表的是人和人之间的某种链接。在这个案例中，我们将使用GCN模型来分析网络的特点以及潜在的关系。

知识要点

·GCN

·网络分析

·网络特征

基于GCN的商品推荐

在传统的推荐系统中，我们通常使用协同过滤等算法。另外一种视角是把推荐网络本身看作是异构网络，并使用图算法来解决推荐的问题。在这个案例中，我们将使用GCN模型来解决基于网络的推荐。

知识要点

·GCN

·推荐系统

·异构网络

·图算法

基于GAT的TWitter网络分析

社交网络如Twitter，微博实际上就是一个图。在网络中每个节点代表的是人，关系代表的是人和人之间的某种链接。在这个案例中，我们将使用GAT模型来分析网络的特点以及潜在的关系。

知识要点

·GAT

·网络分析

·网络特征

基于GAT的虚假新闻检测

随着信息爆炸式的增加，也避免不了很多虚假的信息如虚假新闻。比如在疫情期间，很多媒体为了蹭热点发布的可能是虚假新闻。检测虚假新闻本身属于文本分类问题。在这个案例中，我们试着使用GAT模型来做文本分类，并结合一些社交网络的特征。

知识要点

·GAT

·文本分类

·社交分析

课程目录：
├──任务10001：算法复杂度动态规划 DTW：01.mp4  79.91M
├──任务10002：算法复杂度动态规划 DTW：02 .mp4  107.27M
├──任务10003：算法复杂度动态规划 DTW：03 .mp4  182.63M
├──任务10004：算法复杂度动态规划 DTW：04.mp4  109.47M
├──任务10005：算法复杂度动态规划 DTW：05.mp4  86.55M
├──任务10006：逻辑回归与正则：01.mp4  421.26M
├──任务10007：逻辑回归与正则：02.mp4  280.06M
├──任务10008：逻辑回归与正则：03.mp4  358.16M
├──任务10009：逻辑回归与正则：04.mp4  362.64M
├──任务10010：逻辑回归与正则：05.mp4  787.31M
├──任务10011：Divideand Conquer技术以及应用：01.mp4  315.34M
├──任务10012：Divideand Conquer技术以及应用：02.mp4  197.54M
├──任务10013：哈希表搜索树堆（优先堆）：01.mp4  108.04M
├──任务10014：哈希表搜索树堆（优先堆）：02.mp4  187.81M
├──任务10015：XGBoost：01.mp4  432.25M
├──任务10016：XGBoost：02.mp4  334.57M
├──任务10017：XGBoost：03.mp4  352.38M
├──任务10018：XGBoost：04.mp4  646.08M
├──任务10019：Searchingand Mining Trillions of Time Series：01.mp4  184.05M
├──任务10020：Searchingand Mining Trillions of Time Series S：02.mp4  376.70M
├──任务10021：Ensemble模型实战.mp4  402.06M
├──任务10022：机器学习回顾（1）：01.mp4  503.38M
├──任务10023：机器学习回顾（1）：02.mp4  929.43M
├──任务10024：凸优化（1）：01.mp4  382.25M
├──任务10025：凸优化（1）：02.mp4  491.09M
├──任务10026：凸优化（1）：03.mp4  240.37M
├──任务10027：凸优化（1）：04.mp4  414.98M
├──任务10028：凸优化（1）：05.mp4  372.05M
├──任务10029：FromWord Embeddings To Document Distances：01.mp4  462.90M
├──任务10030：FromWord Embeddings To Document Distances：02.mp4  448.73M
├──任务10031：机器学习回顾（2）：01.mp4  149.12M
├──任务10032：机器学习回顾（2）：02.mp4  151.82M
├──任务10033：生活中的优化问题案例讲解：01.mp4  189.63M
├──任务10034：生活中的优化问题案例讲解：02.mp4  274.71M
├──任务10035：LagrangianDuality KKT条件 Complementary：01.mp4  207.94M
├──任务10036：LagrangianDuality KKT条件 Complementary ：02.mp4  254.40M
├──任务10037：LagrangianDuality KKT条件 Complementary ：03.mp4  268.72M
├──任务10038：LP以及它的DualQP以及它的Dual：01.mp4  311.99M
├──任务10039：LP以及它的DualQP以及它的Dual：02.mp4  299.85M
├──任务10040：核函数Mercers Theorem：01.mp4  234.14M
├──任务10041：核函数Mercers Theorem：02.mp4  142.54M
├──任务10042：文本表示：01.mp4  588.84M
├──任务10043：文本表示：02.mp4  101.58M
├──任务10044：文本表示：03.mp4  145.19M
├──任务10045：文本表示：04.mp4  171.31M
├──任务10046：XGBoost：AScalable Tree Boosting System：01.mp4  166.64M
├──任务10047：XGBoost：AScalable Tree Boosting System：02.mp4  270.89M
├──任务10048：各类文本相似度计算技术Survey：01.mp4  220.21M
├──任务10049：各类文本相似度计算技术Survey：02.mp4  502.52M
├──任务10050：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：01.mp4  219.40M
├──任务10051：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：02.mp4  162.42M
├──任务10052：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：03.mp4  144.49M
├──任务10053：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：04.mp4  247.59M
├──任务10054：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：05.mp4  584.71M
├──任务10055：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：06.mp4  353.37M
├──任务10056：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：07.mp4  290.72M
├──任务10057：SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术：08.mp4  177.26M
├──任务10058：SkipGram源代码解读：01.mp4  237.08M
├──任务10059：SkipGram源代码解读：02.mp4  414.96M
├──任务10060：第一次作业讲解：01.mp4  195.16M
├──任务10061：第一次作业讲解：02.mp4  411.19M
├──任务10062：第一次作业讲解：03.mp4  348.37M
├──任务10063：Miningand Summarizing Customer Reviews：01.mp4  196.50M
├──任务10064：Miningand Summarizing Customer Reviews：02.mp4  272.00M
├──任务10065：EM算法和HMM：01.mp4  60.17M
├──任务10066：EM算法和HMM：02.mp4  154.25M
├──任务10067：EM算法和HMM：03.mp4  136.79M
├──任务10068：EM算法和HMM：04.mp4  193.60M
├──任务10069：EM算法和HMM：05.mp4  145.37M
├──任务10070：EM算法和HMM：06.mp4  180.73M
├──任务10071：ReadingWikipedia to Answer .mp4  169.03M
├──任务10072：ReadingWikipedia to Answer.mp4  313.99M
├──任务10073：ReadingWikipedia to Answer.mp4  178.16M
├──任务10074：基于HMM的词性分析（POStagger）.mp4  159.65M
├──任务10075：基于HMM的词性分析.mp4  308.28M
├──任务10076：不同语言模型smoothing技术.mp4  403.04M
├──任务10077：不同语言模型smoothing技术.mp4  510.51M
├──任务10078：CRF模型：01.mp4  193.22M
├──任务10079：CRF模型：02.mp4  242.10M
├──任务10080：CRF模型：03.mp4  238.24M
├──任务10081：CRF模型：04.mp4  219.68M
├──任务10082：CRF模型：05.mp4  337.23M
├──任务10083：基于HMM的中文分词：jieba分词原理讲解：01.mp4  171.19M
├──任务10084：基于HMM的中文分词：jieba分词原理讲解：02.mp4  309.41M
├──任务10085：基于LSTM：CRF的命名实体识别实战：01.mp4  351.23M
├──任务10086：基于LSTM：CRF的命名实体识别实战：02.mp4  536.42M
├──任务10087：基于LSTM：CRF的命名实体识别实战：03.mp4  407.75M
├──任务10088：Project1讲解：01.mp4  717.69M
├──任务10089：Project1讲解：02.mp4  426.00M
├──任务10090：Lecture：CRF模型（2），深度学习基础：1.mp4  449.93M
├──任务10091：Lecture：CRF模型（2），深度学习基础：2.mp4  313.83M
├──任务10092：Lecture：CRF模型（2），深度学习基础：3.mp4  728.87M
├──任务10093：Lecture：CRF模型（2），深度学习基础：4.mp4  293.34M
├──任务10094：Lecture：CRF模型（2），深度学习基础：5.mp4  463.43M
├──任务10095：Lecture：CRF模型（2），深度学习基础：6.mp4  766.75M
├──任务10096：GlobalVectors for Word Representation：1 .mp4  844.54M
├──任务10097：GlobalVectors for Word Representation：2.mp4  145.71M
├──任务10098：Paper Representation Learning A Review：1.mp4  665.30M
├──任务10099：PaperRepresentation Learning A Review：2.mp4  974.24M
├──任务10100：Paper Representation Learning A Review：3.mp4  1.23G
├──任务10101：ReviewGPU的使用与环境搭建 + 基于pytorch的简单的神经网络搭建：.mp4  436.61M
├──任务10102：ReviewGPU的使用与环境搭建 + 基于pytorch的简单的神经网络搭建：2 .mp4  506.61M
├──任务10103：Review 对话系统技术概览：1.mp4  563.95M
├──任务10104：Review对话系统技术概览：2.mp4  841.47M
├──任务10105：Lecture：RNN,LSTM，梯度问题：1.mp4  388.01M
├──任务10106：Lecture：RNN,LSTM，梯度问题：2.mp4  461.08M
├──任务10107：Lecture：RNN,LSTM，梯度问题：3.mp4  375.57M
├──任务10108：Lecture：RNN,LSTM，梯度问题：4 .mp4  329.14M
├──任务10109：第八篇论文LSTM：A Search Space Odyssey：1.mp4  394.64M
├──任务10110：第八篇论文LSTM：A Search Space Odyssey：2.mp4  795.41M
├──任务10111：Review：Pytorch讲解：1.mp4  911.04M
├──任务10112：Review：Pytorch讲解：2.mp4  778.82M
├──任务10113：Review：Pytorch讲解：3.mp4  364.60M
├──任务10114：Lecture：Seq2Seq,Attention,.mp4  895.30M
├──任务10115：Lecture：Seq2Seq,Attention, .mp4  570.05M
├──任务10116：Lecture：Seq2Seq,Attention.mp4  627.10M
├──任务10117：Lecture：Seq2Seq,Attention.mp4  373.99M
├──任务10118：Lecture：Seq2Seq,Attention.mp4  720.74M
├──任务10119：Review：Introductionto Transfer Learing：1.mp4  623.71M
├──任务10120：Review：Introductionto Transfer Learing：2.mp4  517.36M
├──任务10121：Paper：第九篇论文Auto：EncodingVariational Bayes (VAE)：1 .mp4  797.77M
├──任务10122：Paper：第九篇论文Auto：EncodingVariational Bayes (VAE)：2.mp4  721.08M
├──任务10123：Paper：第九篇论文Auto：EncodingVariational Bayes (VAE)：3.mp4  369.91M
├──任务10124：Review：LSTM的实现（源码讲解）：1.mp4  542.25M
├──任务10125：Review：LSTM的实现（源码讲解）：2.mp4  1.25G
├──任务10126：Review：LSTM的实现（源码讲解）：3.mp4  607.16M
├──任务10127：LectureTransformer, BERT：.mp4  368.36M
├──任务10128：LectureTransformer, BERT：2.mp4  401.92M
├──任务10129：LectureTransformer, BERT：3 .mp4  585.27M
├──任务10130：LectureTransformer, BERT：4.mp4  593.60M
├──任务10131：LectureTransformer, BERT：5.mp4  419.40M
├──任务10132：Paper第十篇论文BERT：1.mp4  470.58M
├──任务10133：Paper第十篇论文BERT：2.mp4  1.01G
├──任务10134：Paper第十篇论文BERT：3.mp4  751.56M
├──任务10135：Review基于Transformer的机器翻译：1.mp4  478.76M
├──任务10136：Review基于Transformer的机器翻译：2 .mp4  323.52M
├──任务10137：Review：BERT的训练与实战：1.mp4  416.92M
├──任务10138：Review：BERT的训练与实战：2.mp4  501.22M
├──任务10139：Review：BERT的训练与实战：3.mp4  1.42G
├──任务10140：LectureGPT, XLNet：1.mp4  532.78M
├──任务10141：LectureGPT, XLNet：2 .mp4  618.41M
├──任务10142：LectureGPT, XLNet：3.mp4  484.32M
├──任务10143：LectureGPT, XLNet：4.mp4  503.57M
├──任务10144：LectureGPT, XLNet：5.mp4  603.14M
├──任务10145：LectureGPT, XLNet：6 .mp4  267.43M
├──任务10146：LectureGPT, XLNet：7.mp4  591.45M
├──任务10147：ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统：1.mp4  548.26M
├──任务10148：ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统：2.mp4  1.49G
├──任务10149：Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks：1.mp4  1.12G
├──任务10150：Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks：2.mp4  468.70M
├──任务10151：Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks：4.mp4  725.85M
├──任务10152：ReviewXLNET源码讲解：1.mp4  710.85M
├──任务10153：ReviewXLNET源码讲解：2.mp4  207.29M
├──任务10154：ReviewXLNET源码讲解：3.mp4  929.35M
├──任务10155：Lecture信息抽取(1) ：1.mp4  324.25M
├──任务10156：Lecture信息抽取(1) ：2.mp4  878.10M
├──任务10157：Lecture信息抽取(1) ：3.mp4  230.23M
├──任务10158：Lecture信息抽取(1) ：4.mp4  702.65M
├──任务10159：Lecture信息抽取(1) ：5.mp4  795.30M
├──任务10160：Paper第十二篇论文：1.mp4  909.34M
├──任务10161：Paper第十二篇论文：2.mp4  734.61M
├──任务10162：ReviewALBERT：1.mp4  900.19M
├──任务10163：ReviewALBERT：2 .mp4  717.13M
├──任务10164：Review命名实体识别代码实战.mp4  335.94M
├──任务10165：Review命名实体识别代码实战.mp4  720.78M
├──任务10166：Reviewproject2讲解：1.mp4  941.20M
├──任务10167：Reviewproject2讲解：2.mp4  1.17G
├──任务10168：Lecture信息抽取.mp4  503.11M
├──任务10169：Lecture信息抽取.mp4  503.11M
├──任务10170：Lecture信息抽取（.mp4  1.03G
├──任务10171：Lecture信息抽取.mp4  607.28M
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├──任务10229：review聊天机器人项目讲解：2.mp4  153.38M
├──任务10230：ReviewEdward库来搭建LDA模型：1.mp4  185.68M
├──任务10231：ReviewEdward库来搭建LDA模型：2.mp4  94.51M
├──任务10232：review机器翻译项目讲解：1.mp4  192.94M
├──任务10233：review机器翻译项目讲解：2.mp4  195.88M
├──任务10234：ReviewAI工程师面试准备：1.mp4  81.30M
└──任务10235：ReviewAI工程师面试准备：2.mp4  146.73M
资料
├──course-info-master-3a716c88f5bd6a5ea1ef0802a0d22c4e291dc125.zip  197.71M
├──course-info-master-66803f7127a23718e309658d45bf280e3ca84864.zip  262.79M
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└──资料.zip  83.90M

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