基于Pytorch热门深度学习框架 从零开发NLP聊天机器人百度网盘下载

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基于Pytorch热门深度学习框架 从零开发Nlp聊天机器人 1

基于Pytorch热门深度学习框架 从零开发NLP聊天机器人 2

课程介绍(A000458):

基于Pytorch热门, ` Q [ i + @ 0深度学习框架 从零开发Nr 9 H j aLP聊天机器人

课程目录:

第1章 课程介绍试看8 节 | 91分钟

在新兴的人工智能领域,自然语言处理(NLP)是; J d L非常重要的组成部分,本课程聚焦于NLP主流方向,应用当下最热门的Pytorch深度学z q & a 2 [习框架,从理论结合实际,基于中科院工业项目做代码实战,完成检索类聊天机器人和生成式聊^ # 3 l = $ ~天机器人。…

收起列表

  • 视频:1-1 课程导学 (11:25)试看
  • 视频:1-2 聊天机器人的综合介绍 (12:25)
  • 视频:1-3 聊天机器人起源m R e . P .发展 (11:57)
  • 视频:1-4[ _ g U 聊天机器人的分= P ! U 4 P G V #类(1) (05:28)@ w ! I
  • 视频:1-5 聊天机器人的分类(2) (11:59)
  • 视频:1-6 如何构建最简单的聊天机器人(1) (06:17)
  • 视频:1-7 如何构建最简单的聊天机器人(2) (11:52)
  • 视频:1-8 代码小练 (19:01)
第2章 聊天机器人综合介绍8 节 | 91分钟

主要讲解聊天机器人定义,分类,起源和发展和目前的主流行业分布。

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  • 视频:2-1 NLP基础 (12:25z – , I _ . a)
  • 视频:2-2 NLP涉及知识 (12:18)
  • 视频:2-3 NLTK库 (04:38)
  • 视频:2-4 语料和词性标注 (11:3b 3 H 4 e a b9)
  • 视频:2-5 分词 (16:07)
  • 视频:2-6 TF-IDF (09:01)
  • 视频:2-7 NLTK安装) L Z ^ b 0 : (11: E Y:30)
  • 视频:2-8 代码小练 (13:06)
第3章 NLP基础试看5 节 | 68分钟

本章为NLP的核心基础部分,包括NLTK,语料标注,分词,TF-1 r X t i % $ iIDI R 6 a j o [ 1F,Word2Vec

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  • 视频:3-1= K } NLP基础和聊天机器人 (10:03)
  • 视频:3~ P G-2 文本处理方法 (11:03)试看
  • 视频:3-3 word2vY | s U P Gec (1) (07:50)试看
  • 视频:3-4 word2q P ` cvec(2) (17:59)
  • 视频:3-5 代码小练 (21:01)
第4章 检索类聊天机器人5 节 | 66Z ` ? = @ ; ? 1分钟

本章讲解检索类聊天机器人的原} 2 , J $ N C K理,核心检索技术,贝叶斯分类的应用及chatterbot实现。

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  • 视频:4-1 检索类的聊天机器人 (X Z Z =22:33)
  • 视频:4-2 贝叶斯分类 (18:06)
  • 视频:4-3 Chatterbot原理 (12:55)
  • 视频:4-+ P B Y4 代码小练 (09:48)
  • 视频:4: h E M & I I z-5 章节小结 (02:29)
第5章 生成式聊天机器人9 节 | 142分钟

本章讲解生成式聊天机器人的原理,设计流程,RNN/LSTM语言模型。Attention机制,及Seq2Seq模型。

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  • 视频:5-1 生成类聊天机器人 (07:39)
  • 视频:5-2 RNN LSTM原理 (16:56)
  • 视频:5-– } C {3 RNN LSTM模型原理 (12:35)
  • O | 9 V q x \ ,频:5-4 Seq2seq介绍 (15:02)
  • 视频:x | $ W M e H5-5 Attenion应用及分类 (14:11)
  • 视频:5-6 代; h ! w R码实战(1) (21:26)
  • 视频:5-7 代码实战(2) (15:36)
  • 视频:5-8; H A ` G \ i % ; 代码实战(3) (14:38)5 1 1 ` }
  • 视频:5-9 代码实战(4e _ . R B R + M E) (23:52)
第6章 Pytorch基础8 节 | 82分钟

本章讲解Pytorch核心原理,动态tensor,建立输入数据T l R,搭建模型训练及测试。

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  • 视频x O o h6-1 Pytorch入门 (07:56)
  • 视频:6-2 原理机制 (10:24)
  • 视频:6-3 数据载入 (06:05)
  • 视频:6-4 模型训练和验证测试 (11:26)
  • 视频:6-5 代码小练(1) (18:26)
  • 视频:6-6 代码小练(2) (2O / | m n m ( *2:04)
  • 视频:6-7 代码训练+ 2 I过程 (03:30)
  • 视频:6-8 章节小结 (01:52)
第7章 机器人发展方向与seqGAN实战94 6 d 节 | 134分钟

本章讲解聊天机器人和对抗生成网络GAN和强化学习RL相结合的点,另外SeqGan的原理及代码实现

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  • { b t P I w p d a频:7-1 模型与主流发展方向还是seq2seq+attention (16:33v 8 ? , 5 K @)
  • 视频:7-2 发展方向和A S WS4 X TeqGan和深度学习结合 (11:02)
  • 视频:7-3 数据处理 (16:15)
  • 视频:7-4 开发生N ! g 1 W成器脚本 (22:46)
  • 视频:7-5 开发鉴别器脚本 (14:23)
  • 视频:7-6 开发主函数的脚本(1) (13:58)
  • 视频:7-7 开发主函数的脚本(2) (20:57)
  • 视频:7-8 开发主函数的脚本(3) (14:06)
  • 视频:7-9 代码训练过程 (03:29)
第8章 基于Pytorch聊天机器人代码实战29 节 | 427分钟

本章带领大家从0开始基于Pyto^ ) ) T qrch深度学习框架完成工业级项目D t f ( f q Y,完成闲聊式聊天] E ; I 0 V B机器人。

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  • 视频:8-1 项目介绍 (08:50)
  • 视频:8-2 项目流程思路 (07:28)
  • 视频:8-3 数据分析 (04:10)
  • 视频:8-4 数据预处理 初始化 (18:42)
  • 视频:8-5 数据预处理随机数据 (27:25)
  • 视频:8-6 数据预处理one_epoch word2id5 B L Z z b h (15:44)
  • 视频:8-7 数据预处理seq2id replace方法 (11:30)
  • 视频:8-8 建立模型Encoder(1) (12:44)
  • 视频:8-9 建立模型Encoder(2) (15:00)
  • 视频:8-10 建立模型Decode^ 2 & ) S N !r (08:12)
  • 视频:8-11 建立模型BAttentiondecoerRNN (19:18)
  • 视频:8-12 建立模型Lattention (13:14)
  • 视频:8-13 建立模型LattentionDecoder (10:58)
  • 视频:8-14 建立模型decoder如何选择 (10:1w 0 B l E P 3 Y7)
  • 视频:8-15 模型建立seq2seq类及train方法(1) (17:06)
  • 视频:8-16 模型建立seq2seq类及train方法(2) (15:24)
  • 视频:8-17 模型建立seq2seq类及train方法(3) (17:01)
  • 视频:8-18 greedy Search方法 (26:51)
  • 视频:8-19 模型建立beamsearch方法(1) (21:59)
  • 视频:8-20 模型建$ r z k ^ &立beamsearch方R / 6 / / F % X `法(2) (18:35)
  • 视频:8-21 建立模型验证方法 (11:55)
  • Y ) Z| ^ 5 E W8-q o y \ G ` , l22 建立模型bleu方法 (13:15)
  • 视频:8-23 建立模型eH e ? ~ q * R ombAve方法 (26:09)
  • 视频:8-24 建立模型Y_pre方法及整体思路流程 (27:55)
  • 视频:8-25 训练脚本r 2 d 4 , 4 B编写及演示 (08:} 3 G55)
  • 视频:8-26 模型测` b +脚本编写 (03:51)
  • 视频:8-27 demo脚本编写及演示 (16:54)
  • 视频:8-28 部署步骤分享 (09:15)
  • 视频:8-29 最终总结 (07:58)

文件目录:

基于Pytorch热门深F N i a度学习框架 从零开发NLPF , ` z E 2 } #聊天机器人,
│ │ NLP_Chatbot-master,.zip
│ │ 数据库模型,.zip
│ │
│ ├─备份资料,
│ ├─第1章 课程介绍,
│ │ 1-1. + P r 课程导学_[慕课资源],.mp4
│ │ 1-F 6 n [ ^ $ F ^ I2 聊天机器人的综合介绍_[慕课资源],.mp4
│ │ 1-3 聊天机器人起源发展_[慕课资源],.mp4
│ │ 1-4 聊天机器人的分类(1)_[慕课资源],.mp4
│ │ 1-5 聊天机器人的分/ D y类(2)_[慕课资源],.mp4
│ │ 1M 3 = A ! P Y-6 如何构建最简单的聊天机器人(1)_[慕课资源],.mp4
│ │ 1-7 如何构建最简单的聊天机器人(2)_[慕课资源],.mp4
│ │ 1-8 代码小练_[慕课资源],.mp4
│ │
│ ├─第2章 聊天机器人综l ( .合介绍,
│ │ 2-1 NLP基础_[慕课资源],.mp4
│ │ 2-2 NLP涉及知识_[慕课资源],.mp4
│ │ 2-3 NLTK库5 C B j E \ : R_2020-02-16 11_02,.mp4
│ │ 2-4 语料和词性标& z k 8 # p注_[慕课资源],.mp4
│ │ 2-5 分词_[慕课资源],.mp4
│ │ 2-6 TF-IDF_[慕课资源],.mp4
│ │ 2-7 NLTK安装_[慕课资源],.mp4
│ │ 2-8 代码小练_[慕课资源],.mp4
│ │
│ ├─第3章 NLP基础,
│ │ 3-1 NLP基础和聊天机器人_[慕课资源],.mp4
│ │ 3-2 文本5 w F 5 ! g ) @处理方法_[慕课资源],.mp4
│ │ 3-3 word2vec (1)_[慕课资源],.mp4
│ │ 3-4 word2vec(2)_[慕课资源],.M v ,mp4
│ │ 3-5 代码小练_[慕课资源],.mp4
│ │
│ ├─第4章 检索类聊天机器人,
│ │ 4-1 检索类的聊天机器人` \ ^ T __[慕课资源],.mp4
│ │ 4-2 贝叶斯分类_[慕课资源],.mp4
│ │ 4-3 Chatterbot原理_[慕课资源],.mp4
│ │ 4-4 代码小练_[慕课资源],j Z { K.mp45 0 }
│ │ 4-5 章节小结_[慕课资源],.mp4
│ │
│ ├─第5章 生成式聊天机器人,
│ │ 5-1 生成类聊天机器人_[慕课资源],.mp4
│ │ 5-2 Rz K i 1 ~NN LSTM原理_[慕课资源],.. s : c f f Dmp4
│ │ 5-3 RNN LSTM模型原理_[慕课资源],.mp4
│ │ 5-4 Seq2seq介绍_[慕课资源],.mp4
│ │ 5-5 Attenr w E 7 pion应用及分类_[慕课资源],.mp4
│ │ 5-6 代码实战(1)_[慕课资源],.mp4
│ │R ; & = r 59 ~ D 5 L 8 J N-7 代码实战(2)_[慕课资源],.mp4
│ │ 5-8 代码实战(3)_[慕课资源],.mp4
│ │ 5-9 代码实战(4)_[慕课资源],.mp4
│ │
│ ├─第6章 Pytorch基础,
│ │ 6-1 Pytorch入门_2020-02-1 ; ; 6 } I16 11_02,.mp4
│ │ 6-2 原理机制_[慕课资源],.mp4
│ │ 6J h { = | P 5 O-3 数据载入_[慕课资源],.mp4
│ │ 6-4 模型训练和验证测\ L \ ,试_[慕课资源],.mp4
│ │ 6-5 代码小练(1)_[慕课资源],.mp4
│ │ 6-6 代码小练(2)_[慕课资源],.mp4
│ │ 6-7 代码训练过程_[慕课资源],.mp4
│ │ 6k h m ; Q L-8 章节小结_[慕课资源],.mp4
│ │
│ ├─第7章 机器人发展方向与seqGAN实战,
│ │ 7-1 模型与主流发展方向还{ V A k h l Q Z是seq2seq+attention_[慕课资源],.mp4
│ │ 7-2 发展方向和SeqGan和深度学习结合_[慕课资源],.mp4
│ │ 7-3 数据处理_[慕课资源],.mp4
│ │ 7-4 开发生成器脚本_[慕课资源],.mE @ l ?p4
│ │ 7-5 开发鉴别器脚本_[慕课资源],.mp4
│ │ 7-6 开发主函数& x % e o * `的脚本E j . b J : I }(1)_[慕课资源],.mp4
│ │ 7-7 开k g X发主函数的脚本(2)_[慕课资源] (1),.mp4
│ │ 7-8 开发主函数的脚本(3)_[慕课资源],.mp4
│ │ 7-9 代码训练过程_[慕课资源],.mp4
│ │
? 6 , j D C _ Q ~ └─第8章 基于Pytorch聊天机器人代码实战,
│ 8-1 项目介绍_[慕课资源],.mp4
│ 8-10 建立模型Decoder_[慕课资源],.mp4
│ 8-11 建立模型BAttentiondecoerRNN_[慕课资源],.mp4
│ 8-12 建立模型Lattention_[慕课资源更多资源访问: 666java.com],.mp4
│ 8-13 建立模型Lattentio{ . 9 N – 0nDecoder_[慕课资源],.mp4
│ 8-14 建立模型deX s Ncoder如何选择_[慕课资源],.mp4
│ 8-15 模型建立seq2seq类及train方法(1)_\ M . & N[慕课资源],.mp4
│ 8-16 模型建立seq2seq类及traiy w Y 8 G n m / An方法(2)_[慕课资源],.mp4
│ 8-17 模型建立seq2seq类及train方法(3)_[慕课资源],.mp4
│ 8-18 greedy Search方法_2020-02-16 11_02,.mp4
│ 8-19 模型建4 0 7 U / a 0立beamsearch方法(1)_[慕课资源],.mp4
│ 8-2 项目流程思路_[慕课资源],.mp# 3 I H F K x ,4
│ 8-20 模型建立beamsek e 5 [ {arch方法(2)_[慕课资源],.mp4
│ 8-21 建立模型验证方法_[慕课资源],.mp4
│ 8-22 建立模型bleu方法_[慕课资源],.mp4
│ 8-23 建立模型embAve方法_[慕课资源],.mp4
│ 8-24 建立模型Y_pre方法及整体思路流程_[慕课资源],.mp4
│ 8-25 训练脚本编写及演示_[慕课资源],.mp+ d W u 7 M C4
│ 8-26 模型测脚本编写_[慕课资源],.mpM l (4
│ 8-27 demo脚本编写及演示_[慕课资源],.mp4
│ 8-28 部署步骤分享_[慕课资源],.mp4
│ 8-29 最终总结_[慕课资源],.mp4
│ 8-3 数据分析_[慕课资源],.mp4
│ 8-4 数据预处理 初始化_[慕课资源]-1,.mp4
│ 8-4 数据Q 3 m c C / / w ,预处理 初始化_[慕课资源更多资源访问: 666java.com],.mp4
│ 8-5 数据预处理随机数\ r u \ ?据_[慕课资源更多资源访问: 666java.com],.mp4, m B e J 8 , G !
│ 8-6 数据预处理one_epoch worde G Z ~ – d2id_[慕课资源],.mp4
│ 8-7 数据预处理seqC @ ; h x { \ f @2id replace方法_[慕课资源],.mp4
│ 8-8 建立模型Encoder(1)_[慕课资源],.ml I A F & b b y kp4
│ 8-9 建立模e – c 8 } HT t ` f V e \ HEncoder(2)_[慕课资源],.mpP O ~ {4

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