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  • NLP实践TensorFlow打造聊天机器人

    NLP实践TensorFlow打造聊天机器人 最后编辑:2022-11-23
    资源介绍: 高清MP4 资料齐全 网盘发货 一手资源免费更新包售后

    第1章 课程导学
    1-1 课程导学 (12:34)
    第2章 基础知识
    2-1 什么是TensorFlow (10:24)
    2-2 张量、图、会话 (06:17)
    2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
    2-4 Android操作系统 (16:19)
    2-5 Java安装 (10:15)
    2-6 Java环境搭建 (02:40)
    2-7 Android安装及运行 (10:39)
    2-8 第一个Android程序 (05:34)
    第3章 循环神经网络(RNN与LSTM)
    3-1 常用模型 (10:15)
    3-2 BP神经网络 (10:53)
    3-3 循环神经网络(1) (06:58)
    3-4 循环神经网络(2) (06:07)
    3-5 循环神经网络(双向RNN) (10:23)
    3-6 循环神经网络(梯度爆炸和梯度消失1) (09:44)
    3-7 循环神经网络(梯度爆炸和梯度消失2) (06:07)
    3-8 长短期记忆网络(LSTM) (10:12)
    第4章 NLP基础
    4-1 NLP基础 (04:19)
    4-2 分词技术 (05:29)
    4-3 词性标注 (08:34)
    4-4 命名实体识别 (08:25)
    4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯(1) (07:54)
    4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯(2) (07:28)
    4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
    4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
    4-9 朴素贝叶斯例子(1) (13:42)
    4-10 朴素贝叶斯例子(2) (15:51)
    4-11 朴素贝叶斯例子(3) (11:55)
    第5章 文本处理方法
    5-1 语料的获取与处理 (15:19)
    5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
    5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
    5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
    5-5 词向量与Word2vec (07:26)
    5-6 文本处理方法 (11:39)
    第6章 实战之聊天语料处理
    6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
    6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
    6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
    6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
    6-5 数据处理-句子编码化处理(字典定义及转换) (11:29)
    6-6 数据处理-句子编码化处理(训练字典) (10:15)
    6-7 数据处理-句子编码化处理(句子和向量之间的转换) (11:00)
    6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
    6-9 数据处理-训练语料问答对的处理(1) (08:37)
    6-10 数据处理-训练语料问答对的处理(2) (07:20)
    6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
    6-12 语料处理实战小结 (11:36)
    第7章 聊天机器人原理
    7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
    7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
    7-3 聊天机器人模型(1) (09:46)
    7-4 聊天机器人模型(2) (08:42)
    第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
    8-1 线程处理(1) (09:15)
    8-2 线程处理(2) (10:10)
    8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
    8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
    8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
    8-6 batch_flow(1) (07:28)
    8-7 batch_flow(2) (05:49)
    8-8 batch_flow(3) (14:43)
    8-9 batch_flow_bucket(1) (07:58)
    8-10 batch_flow_bucket(2) (09:15)
    8-11 batch_flow_bucket(3) (04:54)
    8-12 batch_flow_bucket(4)生成虚假数据 (12:50)
    8-13 batch_flow_bucket(5)测试 (09:53)
    第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
    9-1 基本流程介绍 (10:37)
    9-2 基本参数保存,参数验证(1) (08:59)
    9-3 基本参数保存,参数验证(2) (09:28)
    9-4 基本参数保存,参数验证(3) (08:35)
    9-5 基本参数保存,参数验证(4) (05:15)
    9-6 构建模型(1) (06:43)
    9-7 构建模型(2) (08:38)
    9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
    9-9 构建单独的编码器cell(1) (08:38)
    9-10 构建单独的编码器cell(2) (08:05)
    9-11 构建单独的编码器cell(3) (08:44)
    9-12 构建解码器(1) (08:28)
    9-13 构建解码器(2) (09:22)
    9-14 构建解码器(3) (07:36)
    9-15 构建解码器(4) (09:19)
    9-16 构建解码器(5) (10:59)
    9-17 构建解码器(6) (09:28)
    9-18 构建解码器(7) (14:52)
    9-19 构建解码器(8) (17:02)
    9-20 构建优化器(1) (09:56)
    9-21 构建优化器(2) (08:48)
    9-22 构建优化器(3) (06:01)
    9-23 输入检查 (11:51)
    9-24 训练模型 (11:59)
    9-25 预测模型 (07:22)
    第10章 聊天机器人模型的训练和验证
    10-1 第一种模型训练(1) (06:17)
    10-2 第一种模型训练(2) (13:28)
    10-3 第一种模型训练(3) (12:10)
    10-4 第一种模型训练(4) (14:49)
    10-5 第一种模型训练(5) (25:35)
    10-6 第二种模型训练(1) (11:52)
    10-7 第二种模型训练(2) (12:06)
    10-8 第二种模型训练(3) (05:34)
    10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
    第11章 Android的打包与发布
    11-1 新建项目 (07:49)
    11-2 代码结构讲解 (17:15)
    11-3 私有变量的定义 (12:25)
    11-4 参数初始化 (11:54)
    11-5 听写UI监听器 (19:18)
    11-6 合成回调监听器 (05:58)
    11-7 听写监听器 (27:14)
    11-8 语音合成参数设置 (08:59)
    11-9 完善项目 (21:32)
    11-10 打包发布 (07:15)

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