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『课程介绍』
Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速学习当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点（Transformer,self-attention等），基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架，通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。
『视频教程截图』
『课程目录』
目录：/Python自然语言处理|BERT实战
┣━━资料
┃ ┗━━资料.7z
┣━━1-1 BERT课程简介.mp4
┣━━1-10 BERT模型训练方法.mp4
┣━━1-11 训练实例.mp4
┣━━1-2 BERT任务目标概述.mp4
┣━━1-3 传统解决方案遇到的问题.mp4
┣━━1-4 注意力机制的作用.mp4
┣━━1-5 self-attention计算方法.mp4
┣━━1-6 特征分配与softmax机制.mp4
┣━━1-7 Multi-head的作用.mp4
┣━━1-8 位置编码与多层堆叠.mp4
┣━━1-9 transformer整体架构梳理.mp4
┣━━2-1 BERT开源项目简介.mp4
┣━━2-10 构建QKV矩阵.mp4
┣━━2-11 完成Transformer模块构建.mp4
┣━━2-12 训练BERT模型.mp4
┣━━2-2 项目参数配置.mp4
┣━━2-3 数据读取模块.mp4
┣━━2-4 数据预处理模块.mp4
┣━━2-5 tfrecord制作.mp4
┣━━2-6 Embedding层的作用.mp4
┣━━2-7 加入额外编码特征.mp4
┣━━2-8 加入位置编码特征.mp4
┣━━2-9 mask机制.mp4
┣━━3-1 中文分类数据与任务概述.mp4
┣━━3-2 读取处理自己的数据集.mp4
┣━━3-3 训练BERT中文分类模型.mp4
┣━━4-1 命名实体识别数据分析与任务目标.mp4
┣━━4-2 NER标注数据处理与读取.mp4
┣━━4-3 构建BERT与CRF模型.mp4
┣━━5-1 词向量模型通俗解释.mp4
┣━━5-2 模型整体框架.mp4
┣━━5-3 训练数据构建.mp4
┣━━5-4 CBOW与Skip-gram模型.mp4
┣━━5-5 负采样方案.mp4
┣━━6-1 数据与任务流程.mp4
┣━━6-2 数据清洗.mp4
┣━━6-3 batch数据制作.mp4
┣━━6-4 网络训练.mp4
┣━━6-5 可视化展示.mp4
┣━━7-1 RNN网络模型解读.mp4
┣━━7-2 NLP应用领域与任务简介.mp4
┣━━7-3 项目流程解读.mp4
┣━━7-4 加载词向量特征.mp4
┣━━7-5 正负样本数据读取.mp4
┣━━7-6 构建LSTM网络模型.mp4
┣━━7-7 训练与测试效果.mp4
┣━━8-1 数据与任务介绍.mp4
┣━━8-2 整体模型架构.mp4
┣━━8-3 数据-标签-语料库处理.mp4
┣━━8-4 输入样本填充补齐.mp4
┣━━8-5 训练网络模型.mp4
┣━━8-6 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4
┗━━数据代码.txt
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发表于 2022-12-13 12:27:36
发表于 2022-12-13 12:41:59
