贪心NLP6期 |完结无秘百度网盘下载

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贪心NLP6期 |完结无秘
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课程介绍(A000486):

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项目:

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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? ) y 4。那这里的核心问题是:如何找到这些人?什么样的人更1 M O会有这方面的意愿?在这J I x u Z ) k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

贪心Nlp6期 |完结无秘 5

预测一个学生是否能及格

AI在教n a P K v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| @ 2 T f f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、q S Q – _ % \ h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o . e % y )选择

相关性分析

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预测保险推销电话是否能打通

你是& B z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6 i q ~ ! H没有这方面的y ^ g 3 K 8 S 8 r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V E R f S ^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

贪心Nlp6期 |完结无秘 7

从零实现拼写纠错

现在市面上很多编辑工具都集成了自. Q E t G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。

\ $ 2 h W 0识要点

语言模型

贝叶斯定理

编辑距离

贪心Nlp6期 |完结i M E @无秘 8

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5 8 F ( y才能套用在SkipGram框架中。

知识要点

SkipGram

推荐系统

贪心Nlp6期 |完结无秘 9

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

Word! m ) \ \ T2Vec

SkipGram

哈希算法

贪心Nlp6期 |完结无秘 10

从零7 z D |实现完整的HMM

HMM作为经典的序列模型在e h g ~ .语音识别、自然语言处理领W z [ i U \ ~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

贪心Nlp6期 |完结无秘 11

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

贪心Nlp6期 |完结无秘 12

基于CRF的词性标注

词性A C 6 N * 7 .标注t y e t x 2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v d Z H词性标注的问题。

知识要点

序列标注

词性标注

Linear-Cw i o N P + $RF

特征工程

贪心Nlp6期 |完结无秘 13

基于神经网络的人脸识别

在这个案例中,我们将采用H @ / B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

贪心Nlp6期) # a F \ 9 ? 5 / |完结无秘 14

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x J u ` N ^ n

LSTM

情感分析

词向量

贪心Nlp6期p W F l k M V = |完结无秘 15

利用LSTM生成代码

LSTM是一个O 1 B # w 3 B 1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X Q t ` :模型

贪心Nlp6期 |完结无秘 16

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I ) n v u f I、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

贪心Nlp6期 |完结无秘 17

基于Seq2Seq的机器翻译

Seq2Sez } L {q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

k ] e Z + F N %

贪心Nlp6期 |完结无秘 18

利用ELMo训练上下文有a q m y | l T n r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T 4 – W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

贪心Nlp6期 |完h } S 5 e结无y , u ?秘 19

基于Transformeg Q / H @ Y fr的机器翻译

除了Seq2Seq模型,Transformer也可以用于搭建机器翻译@ 4 M q R [ P s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( M D意力机制

贪心Nlp6期 |完结无秘 20

基于BERT-BILSTM-CRF的命名实体识别

除了词性标注,命名实体识! T = s & c x别也是非常重要的基础任务。它的– W ] A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-BILST, 6 h p y &M-CRFc 1 \ 7 % S M d模型来搭建一个命名实体识别0 [ : S G * z器。

知识要点

BERT

BI-LSTM

C0 ] * u ?RF

命名实体识别

贪心Nlp6期 |完结无秘 21

基于KG-N 9 @ lBERT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n l L 6 N K 9模型。在这个案例中,我们将使用Be J r (ERT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

贪心Nlp6期 |完结无秘 22

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; , F W a达不一样的意J w )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t j K – ] G S问题。

知识要9 $ j } ? ` K

实体消K S G X P – U m I

0 l Q弦相似度

文本表示

贪心Nlp6期 |完结无秘 23

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c 9 V / } Z _ o r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

贪心Nlp6期 |完结无秘 2T ( n K u L S *4

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q ( O z a c T J ?图谱构建到、存储以及算法应用的细节。

知识要点

知识图谱c % –

大数据风控

知识图谱的设计

贪心Nlp6期~ + c f 4 c _ [ |完结无秘 25

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S / 3 ^ Z B r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S X 6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= k %化教学系统。

知识要点

知识图谱

个性化教育

能力评测

贪心~ + e VNlp6期 |完结无秘 26

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H a 2 A到嵌入式等设N l { L e w R U %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I T H \ w e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

Trans) a t z T V A #former

模型压缩

贪心Nlp6期 |完结无秘 27

利用蒸馏算法压缩Seq2K u M 7 vSeq模型

类似于Transformer,X – O P H = Q A X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

贪心Nlp6期 |完结无秘 28

基于GCN的f Z ` ) D m i l KTwitter网络分析

社交E ; h网络如Twitter,微博实际上就[ ~ d H ; Z E t .是一个图。在网络中每6 p C Y U C a G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C @ ^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

贪心Nlp6期 |完结无秘 29

基于GCN的商品推荐

在传统的推荐系统中,我y X ^ ] 0 O ^ M i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: U 0 B s u _ y H模型来解决基于网络的推荐U ! Y m N W \ .

知识要点

GCN

推荐系统

异构网络

图算法

贪心Nlp6期 |完结无秘 30

基于GAT的TWitter网络分析

社交网络如Twitter,微博实际上o y X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% ~ y M O 8 , R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u 5 i的特点以及潜在的关系。

知识要点

GAT

网络分析

网络特征

贪心Nlp6期 |完结无秘 31

基于GAT的虚假新闻检测

随着信息爆炸式的m : s E b ?增加,也避H h n . w *免不了很多虚假的信息如虚假d p T + ?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* . l {

文本分类

h ` O d 9 q V 7交分析

文件目录:

贪心NLP6期 完结无秘
│ ├─视频
│ │ 任务10001? 算法复O ` M ? \ t q j杂度动态规划 DT5 ! XW-01.mp4
│ │ 任务10002? 算法复杂度动态规; / B R划 DTW-02 .mp4
│ │ 任务10003? 算法复杂度动态规划 DTW-03 .mp4
│ │ 任务10004? 算法复杂度动态规划 DTW-04.m? w Z U . } hp4
│ │ 任务10005? 算法复杂度动态规划 DTW-05.mp4
│ │ 任务10006? 逻辑回归与正则-01.mp4
│ │ 任务10007? 逻辑回归与正则-02.mp4
│ │ 任务10008? 逻辑回归与正则-03.mp4
│ │ 任务10009 逻辑回归与B 5 R p正则-04.mp4
│ │ 任务10010? 逻辑回归4 } = ` U l &与正则-05(1)l X , I % 5 x | ].mp4
│ │ 任务10010? 逻辑回归与正则-05.mp4
│ │ 任务10011? Divideand Conquer技术以及应用-01.mp4
│ │ 任务10012? Di3 7 ) D / # M ) evideand Conquer技术以及应用-02.mp4
│ │ 任务10013? 哈希表搜索树 堆(优先堆)-01.mp4
│ │ 任务10014? 哈希表搜索树 堆(优先堆)-02.mp4
│ │ 任务10015? XGBoost-01.mp4
│ │ 任务10016? XG* & f kBoost-02.mp4
│ │ 任务10017? XGBoosG f ~ \ ^ t e F =t-03.mp4
│ │ 任务10018? XGBoost-04.mp4
│ │ 任务10019? Searchingand Mining Trillions of Time Series-01.mp4
│ │ 任务10020? Searchingand Mining Trillions of Time Series S-02.mp4
│ │ 任务10021? Ensemble模型实战.mp4
│ │ 任务10022? 机器学习回顾(1)-01.mp4
│ │ 任务10023? 机器学习回顾(1)-02n 0 W u : L : g !.mp4
│ │ 任务10024 凸优化(1)-01.mp4
{ 3 h │ 任务10025 凸优化(1)-– j N T [ Y o S02.mp4
│ │ 任务10026 凸优化(1)-03.mp4
│ │ 任务10027 凸优化(1)-04.mp4
│ │ 任务1Q I X $ 10028 凸优化(1)-05.mp4\ . + [ : n , e
│ │ 任务10029? FromWord Embeddings To Document Distances-01.mp4
│ │ 任务10030? FromWorP w ud Embeddings To D= 5 ] n q | ( # !ocument Distance8 C i 6s-02.mp4
w a 9 │ 任务10031? 机器学习回顾(2)-01.mp4
│ │ 任L 8 # / G N务10032? 机器学习回顾(2)-02.mp4
│ │ 任务10033? 生活中的优化问题案例讲解-01.mp4
│ │ 任务10034? 生活中的优化问题案例讲解-02.mp4
│ │ 任务10035? LagrangianDuality KK7 p _ k x N C qT条件 Complementary-01.mp4
│ │ 任务10036? LagrangianA l E { H u oDuality KKT条件 Complement# _ W [ ~ary -02.mp4
│ │K B W M 任务10037@ h a X G ?? Lag# } ? ] . L I krangianDuality KKT条件 Complementary -03.mp4
│ │ 任务1003P : m ? f P8? LP以及它的DualQP以及它的Dual-01.mp4
│ │ 任务10039? LP以及它的DualQP以及它的Dual-02.mp4
│ │ 任务10040? 核函数Mercers Theorem-01.mp4
│ │ 任务10041? 核函数Mercers Theorem-02.mp4
│ │ 任务10042? 文本表示-01.mp4
│ │ 任务10043? 文本表示-02.mp4
} z S| X _ ^ 任务10044? 文本表示-03.mp4
│ │ 任务10045? 文本表示-04.mp4
│ │ 任务10046? XGBoost-AScalable Tree Boostib K r j P Ung System-01.A Q ! 4 q )mp4
│ │ 任务10047? XGBoost-AScalP = _able Tree Boostis f vng System-02.mp4
│ │ 任务10048? 各类文本相似度计: S k \ z ^算技术Survey-3 | k \ Z01.mp4
│ │ 任务10049? 各类文本相似度计算技术Survey-02.mp4
│ │ 任务10050? SkipGram(重点讲解)CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-01.mp4
│ │ 任务10051? SkipGram(重点讲解)CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-02.mp4
│ │ 任务10052? SkipGram(重M s ,点讲} ^ \解)CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-03.mp4
│ │ 任务10053? SkipGram(重点讲解)CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-04.mp4
│ │ 任务10054? SkipGram(重点讲解)CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-05.mp4
│ │ 任务10055? SkipGram(重点讲解)CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-06.mp4
│ │ 任务10056? Sk| e ^ x A tipGr\ h i S Ram(重点讲解)CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smob N c \oting技术-07.mp4
│ │ 任务10057? SkipGram(重点讲解)5 – 2 [ * #CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-08R x F ! ? 6.mp4
│ │] g L u $ 任务10058? SkipGram源代码解读-01.mp4
│ │ 任{ \ G x 9 H务10059?d \ a c l , SkipGram源代码解读-02.mp4
│ │ 任务10060? 第一次作业讲解-01.mp4
│ │ 任务10061? 第一次作业讲解-02.mp4
│ │ 任务10062? 第一次作业讲解-03.mp4
│ │ 任务10063? Miningand Summarizing Customer Reviews-01.mpY d i { $ O4
│ │ 任务10064? Miningand Summarizing Customer Reviews-02.mp4
│ │ 任务10065 EM算法和HMM-01.mp4
│ │ 任4 m : l y X w * 5务10066? EM算法和HMM-02.mp4
│ │2 g G ; 任务10067? Eo . N E $ l $ l fM算法和HMM-03.mp4
│ │ 任务10068? EM算法和HS i ; NMM-04.mp4
│ │ 任务10069? EM算法和HMM-05.mp4
; % w C o x L │ 任务10070? EM算法和HMM-06.mp4
│ │ 任务10071? ReadingWikipedia to An{ Y 1swer .mp4
│ │ 任务10072? ReadingG T # : s FWikipedi\ q L 2 )a to Answer.mp4
│ │ 任务10073? ReadingWikipedia to Answer.mp4
│ │ 任务10074? 基于HMM的词性分析(POStagger).mp4
│ │ 任务10075? 基于HMM的词性分析.mp4
│ │ 任务10076? 不同语言模型smoothing技术.mp4
│ │ 任务10077? 不同语言模型smoothing技术.mp4
│ │ 任务10078? CRF模型-01.mp4
│ │ 任务10079? C* G B = A K ; 1RF模型-02.mp4
│ │ 任务10080? CRF模型M 8 N-03.mp4
│ │ 任务10081? CRF模型-04.mp4
│ │ 任务10082? CRF模型-05.mp4
│ │ 任务10083? 基于HMM的中| 3 D J V k H }文分词-jieba分词原理讲解-01.mp4
│ │ 任务10084? 基于HMM的中文分词-jieba分词原理讲解-02.mp4
│ │ 任务10085? 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-01.mp4
│ │ 任务10086? 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-02.mp4
│ │ 任务10087? 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-03.mp4
│ │ 任务10088? Pg s Zroject1讲解-01.mp4
│ │ 任务10089? Project1讲解-02% u L.mp4
│ │ 任务Q ) F10090? Lectu a 7 B h ;ure-CRF模型(2),深度学习基础-1.mp4
│ │ 任务10091? Lecture-CRF模型(2),深度学习基础-2.mp4
│ │ 任务10092? Lecture-CRF模型(2),深度学习基础-3.mp4
│ │ 任务10093? Lecture-CRF模型(2),深度学习基础-4.mp4
│ │ 任务10094? Lecture-CRF模型(2),深度学习基础-5.mp4
│ │ 任务10095? Lecture-CRF模型(2),深度学习基础-6.mp4
│ │ 任务10096? GlY F v 1 O [ – vobalVectors for Word Representation-1 .mp4
│ │ 任务10097? Glo! @ ( k U z fbalVectors fon % l ` S hr Word Represen? p T [ j X Btation-W R S H Z f n c t2.mp4
│ │ 任务10098 Paper$ d ) x ) % ! Repres\ 6 ! # V \entation Learning A Review-1.mp4
│ │ 任务10099 PaperRepresentation Learning A Review-2& } O P 0 \ ] 3 m.mp4
│ │ 任务10100? Paper Representation Learning A Review-3.mp4
│ │ 任务10101? ReviewGPU的使用与环境搭建 + 基于pm , 2 1ytorch的简单的神经网络搭建-.mp4
│ │ 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
│ │ 任务10103? Revl – ? 5iew 对话系统技术概览-1.mp= ( s4
│ │ 任务10104? Review对话系统技术概览-2.x : 5 W &mp4
│ │ 任务10105? Lecture-RNN,LSTM,梯度问题-1.mp4
│ │ 任务10106?; n : = Lecture-RNN,LSTM,梯度问题-2.mp4
│ │ 任务10107? Lecturs J U ? ( ? 5 he-RNN,LSTM,梯度问题-3.mp4
│ │ 任务10108? Lectuw x p k ) M x f Jre-RNN,LSTM,梯度问题-4 .mp4
│ │ 任务10109? 第八篇论文LSTM-A Search Space Odyssey-1.mpO % p4
│ │ 任务101z ; } t O / V10? 第八篇论文L: # ~ _ 7 jSTM-A Search Space Odyssey-2.mp4
│ │ 任务10111? Review-Pytorch讲解-1K M ~ O ~ $ a ~ G.mp4
│ │ 任务10112? Review-Pytorch讲解-2.mp4
│ │ 任务10113? Review-Pytorch讲解-3.mp4
│ │ 任务10114? Lecture-Seq2Seq,Attention,.mp4
│ │ 任务10115? Lecture-Seq2Seq,Aa N K {ttention, .mp4
│ │ 任务1011s c ^6? Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4
│ │ 任务10117? Lecture-SX ^ } q ?eq2Seq,Attention.mp4
│ │ 任务1$ } o0118? Lecture-Seq2Seq,a ( m hAttention.mp4
│ │ 任务10119? Review-Inr 6 Z w Mtroductionto Transfer Learing-1.mp4
│ │ 任务10120? Rev@ = f W O fiew-Introductionto Transfer Learing-2.mp. S 4 Z h g ^4
│ │ 任务10121? Paper-第九篇论文Auto-Encod6 i ! _ MingVariational Bayes (VAE)-1 .mp4
│ │ 任务10122? Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariJ y u ~atJ v xional Bayes (VAE)-2.mp4
│ │ 任务10123? Paper-( m !第九篇论文Auto-EncodingVariational Bayes (VAE)-3.mp4
│ │ 任务10124? Review-LSTM的实现(源码讲解)-1.mp4
│ │ 任务10125? Review-LSTM的实现(源码讲解)-2.mp4
│ │ 任务10126? Review-LSTM的实现(源码3 _ w k K F : (讲解)-3.mp4
│ │ 任务10127? LectureTransfoc p { 3rmer, BERT-.mp4
│ │ 任务10128? Ley Z V + k P nctureTransformer, BERT-2.mp4
│ │ 任务10129? Lecty : v `ureTransfoY [ Q C 1 t &rmer, BERT-3 .mp4
│ │ 任务10130? LectuY f p U = J ? –reTransformer, BERT-4.mp4
│ │ 任务10131? LectureTransformer, BERT-5.mp4
│ │ 任务10132? Paper第十篇论文BERT-# | f u1.mp4
│ │ 任务10133? Paper第十篇论文BERT-2.mp4
│ │ 任务10134? Paper第十篇论文BER: A M & : O aT-4 & j3.mp4
│ │ 任务10135? Review基于Transformer的机2 = ` { * *器翻译-1.mp4
│ │ 任务10136? Revie~ # r 3 r m ? Hw基于Tu ( # lransformer的机器翻译-2 .mp4
│ │ 任务10137? Review-BERT的训练与实战-1.mp4
│ │ 任务10138? Revh q ; 2iew-BERT的训练与实战-2.mp4
│ │ 任务10139? ReZ ` W [ Iview-BERT的训练与实战-3.mp4
│ │ 任务10140? LecG – 9 =tureGPT, XLNet-15 c \ a , = 5 *.mp4
│ │ 任务10141? LectureGPT, XLNet-2 .mp4
│ │ 任务1011 T 6 P f42? LectureGPT, XLNet-3.mp4
│ │ 任务10143? LectureGPT,( k @ G G XLNet-4.mp4
│ │ 任务10144? LectureGPT, XLNet-5.mp4
│ │ 任务10145? Leo T D BctureGPT, XLNet-6 .mp4
│ │ 任务10146? LectureGPT, XLNet-7b e r \ |.mp4
│ │ 任务10147? ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统-1.mpb \ (4
│ │ 任务10148? ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统-2.mp4$ a p B J ;
│ │ 任务101499 4 \? Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_NetworW p Hks-1.mp4
│ │ 任务10150? Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-2.mp4
│ │L G C l 0 3 + d 任务10151? Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-4.mp4
│ │ 任务1] i H 4 g G $ w0152? ReviewXLNET源码讲解-1.mp4
| . . v 7 C , │ 任务10153? ReviewXLNET源码讲解-2.mp4
│ │ 任务10154? ReviewXLNET源码讲解-3.mp4
│ │ 任务10155? Lecture信息抽取(1P a \ \ o y) -1.mp4
│ │ 任务10156? Lecture信息抽取(1) -2.mp4
│ │ 任务10157? Lecture信息抽取(1) -3.mp41 P O 2 n A
│ │ 任务10158? Lecture信息抽取(1) -4.mp4
│ │ 任务10159? Lectu4 4 2 & = : & \ tre信息抽取(1) -5.mp4
│ │ 任务10160? Paper第十二篇论文-1.mp4
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│ │ 任务101A 8 * B 0 M k 4 }62? ReviewALBERT-1.mp4
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│ └─资料
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│ 资料Y C ? % 2.zip

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