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课程模块
课程主题1.NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术
2.NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索
模块二NLP与PYTHON编程3.Python环境搭建及开发工具安装
4.NLP常用PYTHON开发包的介绍
5.Jieba安装、介绍及使用
6.StanfordNLP在Python环境中安装、介绍及使用
7.Hanlp在Python环境中安装、介绍及使用
模块三快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
08.分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用
09.准确分词之加载自定义字典分词
10.准确分词之动态调整词频和字典
11.词性标注代码实现及信息提取
12.人名、地名、机构名等关键命名实体识别
13.TextRank算法原理介绍
14.基于TextRank关键词提取
模块四句法与文法16.依存句法与语义依存分析
17.依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）
18.名词短语块挖掘
19.自定义语法与CFG
模块五20.N-GRAM算法介绍
21.N-GRAM生成词语对
22.TF-IDF算法介绍应用
23.基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM
模块六表示学习与关系嵌入
24.语言模型
25.词向量
26.深入理解Word2vec算法层次sofmax
27.深入理解Word2vec算法负采样
28.6.4基于Word2vec技术的词向量、字向量训练
模块七深度学习之卷积神经网络
29.BP神经网络
30.彻底理解深度学习指卷积神经网络
31.CNN文本分类
32.CNN文本分类算法模块
33.CNN文本分类模型详解数据预处理
34.CNN文本分类模型测试与部署
模块八深度学习之递归神经网络35.递归网络
36.LSTM
37.LSTM文本分类原理
38.LSTM文本分类代码架构
39.LSTM文本分类代码详解
40.LSTM文本分类模型预测与部署
模块九特定领域命名实体识别NER技术
41.基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍
42.医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范
43.医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点
44.基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计
45.数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式
46.模型本地Lib库封装
47.部署tensorflow训练好的模型为云服务
48.算法设计及代码实现
49.代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）
陈和兰
李金城
徐周
李良德
高圣皓
付国良
孙福生
陈小文
张珂
黄道雄