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NLP
NLP基础
01-自然语言处理入门
自然语言处理入门
02-文本预处理
认识文本预处理
文本处理的基本方法
文本张量表示方法
文本数据分析
文本特征处理
文本数据增强
词性对照表
03-RNN及其变体
认识RNN模型
传统RNN模型
LSTM模型
GRU模型
RNN案例-人名分类器
注意力机制介绍
RNN案例-seq2seq英译法
04-Transformer
Transformer介绍
认识Transformer架构
输入部分实现
编码器部分实现
解码器部分实现
输出部分实现
Transformer模型构建
05-迁移学习
FastText工具介绍
FastText架构介绍
FastText文本分类
训练词向量
词向量迁移
迁移学习概念
NLP中常用的预训练模型
Transformers库使用
迁移学习实践
06-Bert系列模型
BERT模型介绍
BERT模型特点
BERT系列模型介绍
ELMo模型介绍
GPT模型介绍
BERT GPT ELMo模型的对比
07-Transformer精选问答(拓展资料)
Transformer 各子模块作用
Transformer Decoder模块
Self-attention机制详解
Multi-head Attention详解
Transformer优势
NLP中常用的预训练模型
BERT系列模型介绍
文本分类
01 项目背景
项目背景
项目架构
02 数据集
数据集介绍
数据集分析
03 模型训练与部署
随机森林模型
fasttext模型
bert模型
LLM大模型
04 模型压缩
模型压缩概述
模型量化
模型蒸馏
模型剪枝
知识图谱
01-项目背景
项目简介
知识图谱技术概括
02-项目工具
项目应用工具
doccano数据标注平台
知识查询语言
Neo4j图数据库
03-实体抽取
实体识别基本知识
基于规则实现NER
基于BiLSTM+CRF模型实现NER
Veterbi算法介绍(扩展资料)
04-关系抽取
关系抽取基本知识
规则方法实现关系抽取
Pipeline方法实现关系抽取
Joint方法实现关系抽取
05-知识融合
知识融合基本知识
实体消歧任务
06-图谱搭建
Neo4j图数据库
医疗知识图谱的搭建
07-图谱应用
问答系统基础知识
问答系统关键技术
医疗KBQA系统架构
医疗KBQA系统实现
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nlp
02_文本分类
01 项目背景
12_项目架构
项目架构
发布于 2025-12-31
1.2 项目架构
Section titled “1.2 项目架构”
投满分项目架构
Section titled “投满分项目架构”
学习目标
理解投满分项目架构
1.项目架构
Section titled “1.项目架构”
投满分-项目架构
2.本节小结
Section titled “2.本节小结”
本小节介绍了投满分项目整体项目架构,清晰掌握整体项目情况。
发布于 2025-12-31