小象学院:《自然语言处理》第二期(视频+资料)百度云下载

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C-129:《自然语言处理》第二期

01-第1章:自然语言与数学之美

1.1 课程简介及推荐书目

1.10 凸集合和凸函数

1.2 NLP的研究领域及应用

1.3 自然语言的6个重要术语

1.4 语言学的发展史 1

1.5 语言学的发展史 2

1.6 语言学的发展史 3

1.7 函数

1.8 向量与向量的模

1.9 矩阵和矩阵运算

02-第2章:基于机器学习方法的自然语言处理

2.1 主观概率和客观概率

2.10 辛普森悖论和贝叶斯概率解题实例

2.2 概率模型与条件概率

2.3 贝叶斯原理与推理

2.4 随机变量:二项式概率

2.5 随机变量:期望与方差

2.6 随机变量:联合概率

2.7 伯努利分布和二项式分布

2.8 多项式分布、伽玛分布和Beta分布

2.9 泊松分布、高斯分布、对数正态分布和指数分布

03-第3章:1、2章答疑

第一周答疑

04-第4章:自然语言

3.1 语言的进化:来自自然选择的社会协作

3.2 语言的进化:语言游戏与摩斯密码

3.3 语言与智能:信息熵

3.4 语言与智能:交叉熵的定义

3.5 语义的进化

3.6 语言模型:语言概率

3.7 词袋模型

3.8 二元语言模型:CR情感分析

05-第5章:语言模型和中文分词

4.1 三元语言模型

4.10 N-Gram模型

4.11 Optimal Path 最优路径模型

4.12 中文分词工具:Jieba

4.2 语言模型评价:交叉熵

4.3 语言模型评价:Perplexity(困惑度)

4.4 语言评价模型:Interpolation(插值法)

4.5 概率模型:垃圾邮件分类

4.6 概率模型:拼写检查

4.7 语音模型和机器翻译模型

4.8 中文构词法

4.9 最大化匹配

06-第6章:第二周答疑

第二周答疑

07-第7章:语言技术-词表达和Word2Vec

5.1 词表达

5.10 Word2Vec-Part 3

5.2 语义相似度

5.3 TF-IDF权重处理

5.4 One-Hot表达

5.5 神经网络基础

5.6 神经网络:反向传播 1

5.7 神经网络:反向传播 2

5.8 Word2Vec-Part 1

5.9 Word2Vec-Part 2

08-第8章:语言技术-词性

6.1 什么是词性标注(POS Tagging)

6.10 混合模型详解5:隐马尔科夫模型

6.2 词性标注的方法

6.3 词性的标注类别和标注集

6.4 规则标注和N-Gram方法

6.5 从混合模型到HMM

6.6 混合模型详解1:EM模型

6.7 混合模型详解2:EM模型

6.8 混合模型详解3:高斯混合模型

6.9 混合模型详解4:隐马尔可夫模型

09-第9章:第三周答疑

第三周答疑

10-第10章:语言技术-概率图模型

7.1 概率图模型:贝叶斯网络(有向无环图)

7.2 概率图模型:分层图模型

7.3 概率图模型:隐马尔科夫链

7.4 隐马尔可夫模型的推导 1

7.5 隐马尔科夫模型的推导 2

7.6 隐马尔科夫模型的推导 3

7.7 隐马尔科夫模型的推导 4

7.8 PLSA主题模型1

7.9 PLSA主题模型 2

11-第11章:语言技术-文本与LDA主题模型

8.1 向量表达和潜在语义索引(LSI)

8.10 实验报告:文本语义相似度

8.11 延展实验:主题模型引入字词关系的实现

8.12 实验总结

8.2 LDA和狄利克雷分布

8.3 LDA主题模型

8.4 主题模型的深化与对比

8.5 语义距离(Semantic Distance)

8.6 中文LDA模型:Word-base 和 Character-Base

8.7 实验报告:困惑度(Perplexity)

8.8 实验报告:文本分类准确度

8.9 中英双语料库实验

12-第12章:第四周答疑

第四周答疑

13-第13章:语言技术-句法

9.1 上下文无关句法(CFG)-Part 1

9.2 上下文无关句法(CFG)-Part 2

9.3 概率上下文无关句法(PCFG)- Part 1

9.4 概率上下文无关句法(PCFG)-Part 2

9.5 概率上下文无关句法(PCGF)-Part 3

14-第14章:机器翻译

10.1 机器翻译(Machine Translation)-Part 1

10.2 机器翻译(Machine Translation)-Part 2

10.3 机器翻译(Machine Translation)-Part 3

10.4 机器翻译(Machine Translation)-Part 4

10.5 机器翻译(Machine Translation)-Part 5

10.6 机器翻译(Machine Translation)-Part 6

15-第15章:第五周答疑

第五周答疑

16-第16章:卷积神经网络CNN

11.1 神经元

11.2 全连接网络及特性

11.3 Auto-Encode 自编码器

11.4 反向传播(BP)

11.5 卷积神经网络(CNN)的理解

11.6 CNN的基本原理:卷积核、权重和池化

11.7 CNN的计算过程

11.8 CNN如何应用在自然语言处理中

17-第17章:循环神经网络RNN

12.1 循环神经网络的基本原理

12.2 Elman Network和Jordan Networ

12.3 LSTM的核心思想

12.4 LSTM的分步实现详解

12.5 Encoder-Decoder 框架

12.6 Seq2Seq 模型

12.7 注意力机制(Attention Mechanism)

18-第18章:第六周答疑

第六周答疑

19-第19章:注意力机制

13.1 注意力机制产生的背景回顾

13.2 注意力模型的实现原理

13.3 注意力模型的应用领域

13.4 记忆网络(Memory Network)的组成

13.5 记忆网络的计算过程和实现方法

13.6 匹配函数(Match Function)

13.7 注意力模型的延展1:Neural Programmer

13.8 注意力模型的延展2:神经图灵机

20-第20章:广义模型(Universal Transformer)

14.1 UT的典型结构:Stack of Encoder and Decoder

14.2 Self-Attention的计算

14.3 Multi-Head Attention 和前向反馈神经网络FFNN

14.4 位置编码(Positional Encoding)

14.5 层泛化(Lay Normalization)

14.6 Softmax Layer:交叉熵和损失函数的计算

14.7 ACT模型(Adaptive Computation Time)

14.8 Universal Transformer 的完整实现流程

21-第21章:第七周答疑

第七周答疑

22-第22章:自然语言研究的未来方向

15.1 自然语言研究可行方向:知识图谱与深度学习的结合

15.2 语义关系计算与知识库

15.3 知识库推理学习:Neural Tensor Network

15.4 跨媒体信息搜索:CMIR

15.5 文本图卷积网络(Text GCN)

15.6 NLP未来的探索方向

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