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🚀NLP基础系列

✨NLP基础及深度学习基础:

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🚀NLP 文本分类

✨文本分类从0学起系列

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🚀NLP 实体识别Ner

✨实体识别系列课程(连载至:Bert + LSTM + CRF)

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✨pytorch_BiLSTM 命名实体识别

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🚀NLP 经典模型复现

✨word2vec 模型复现

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✨TextCNN模型复现 (文本分类任务)

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✨隐马尔可夫模型(HMM)复现 (分词任务)

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🚀文本生成

✨基于LSTM的古诗生成

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🚀机器翻译

✨基于Seq2Seq 机器翻译

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🚀精品付费课程

✨GPT文本生成系列课程

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  • Mini型GPT文本生成模型逐行手写复现
    多轮对话数据预处理
    文本生成任务讲解
    Transformer-Decoder逐行复现
    Padding Mask
    Look-ahead Mask
    贪婪搜索复现:Greedy search
    轮盘赌搜索复现:random search

  • 基于GPT2LM从零训练文本生成模型
    文件批量选择和处理 (15G文本)
    基于GPT2构建文本生成模型
    使用Trainer构建训练器
    GPT2中的Greedy Search与Beam search
    基于gradio 聊天界面搭建

  • 基于GLM-6B 官方p-tuning v2方案
    环境安装
    huggingface模型下载与配置
    自定义问答数据集构建
    训练指令参数配置
    模型部署

  • 基于GLM-6B与Faiss的文档级问答
    文档加载与文档解析
    文档切分
    SentenceTransformer文本向量化
    基于Faiss的向量化构建
    相似向量查询
    自定义prompt语句
    模型部署

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✨知识蒸馏系列课程~

🚗 30%免费试听链接:知识蒸馏系列课程免费试听!

  • 基于Mnist数据集的知识蒸馏(手写复现)
    知识蒸馏概念与原理
    Mnist数据集读取
    Teacher-Student模型架构
    Student模型构建
    KLoss设计
    模型学习和与训练

  • Bert与LSTM间的知识蒸馏 (手写复现)
    Teacher-Bert模型构建与训练
    Student-LSTM模型定义
    Hard-Target与Soft-Target
    模型推理
    模型大小及参数量对比
    准确率对比
    推理速度对比

  • Tiny-Bert知识蒸馏(TextBrewer)
    Teacher-Bert模型定义
    Student-TinyBert模型定义
    TextBrewer讲解
    基于TextBrewer的蒸留实现
    模型推理及性能对比

  • Tiny-Bert的多教师知识蒸馏
    Multi-Teacher: Bert-base&Roberta-base模型定义
    Student-TinyBert模型定义
    基于TextBrewer的蒸留实现
    模型推理及性能对比

  • 基于多任务&多教师的知识蒸馏
    多教师模型定义
    多任务定义: 语义匹配&文本分类
    基于TextBrewer的蒸留实现
    模型推理及性能对比

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✨关系抽取系列课程!

🚗 30%免费试听链接:关系抽取系列课程免费试听! 关系抽取课表

  • 前景提要
    关系抽取课程介绍
    paddle通用关系抽取工具演示
    modelscope关系抽取工具演示

  • 联合关系抽取思路1 (布丁原创) 基于Ner任务的联合关系抽取思路讲解
    基于Ner任务的联合关系抽取代码逐行复现(基于Bert模型)

  • 联合关系抽取思路2 (布丁原创)
    基于联合任务的关系抽取思路讲解 (包含pipeline方式)
    基于联合任务的联合关系抽取代码逐行复现 (基于Bert-BiLSTM模型)

  • 经典模型CasRel 逐行复现
    数据格式与标签格式讲解
    数据预处理操作
    模型结构及训练
    loss设计
    准确率、F1计算
    Predict预测

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课程形式:录播定时更新(2023.4.15号必定更新结束!)
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免费(知识图谱、第二期NLP高级班学生)


✨NLP大热门!prompt 提示学习逐行复现!

🚗 试听链接: prompt 提示学习试听

  • 用通俗易懂的语言解释何为 Prompt

  • 基于 Modelscope、Paddle Prompt 模型演示

  • 基于 Roberta 掩码语言模型构建

  • Prompt 模板设计

  • 基于Prompt的文本分类逐行手写复现
    Prompt 格式的数据准备及读取
    预训练模型构建
    Prompt 中的loss 设计
    基于 Prompt 准确率计算

  • 基于 ptuning 的文本分类逐行手写复现
    离散模板与连续模板
    基于软模板的 Prompt 设计
    Prompt 中的loss 设计
    添加词典外的特殊 Token
    Embedding 层融合
    模型设计与复现
    loss 任务堆叠

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✨基于知识图谱的医疗问答机器人

🚗 试听链接: 基于知识图谱的医疗问答机器人试听

看完即可从0构建属于自己的知识图谱!

  • 知识图谱与NEO4J概述
    知识图谱发展、前景、
    NEO4J等环境安装

  • 数据处理
    什么是三元组?实体、关系、属性?
    结构化数据处理、
    NEO4J连接、节点与关系创建、数据插入

  • 模型架构搭建
    导入NE04J的图数据怎么用?
    NEO4J如何查询?
    意图识别与实体识别后,如何与查询语句建立连接?

  • 意图识别模型构建
    什么是意图识别、需要构建多少种意图?
    构建多种意图识别模型,并选择最佳模型

  • 医疗实体识别模型构建
    使用主流模型方案:BERT+BILSTM 构建实体识别模型
    加入多种训练策略:动态加载、动态替换、实体随机MASK等,提高NER F1值

  • 实体纠错、实体消歧模型
    引入基于字编码的实体消歧模型,解决输入有误.
    NER识别不准等问题。

  • 基于FLASK部署及界面搭建
    基于FLASK部署该项目
    简易交互界面搭建

数据制作、标注策略、训练策略应有尽有~
布丁老师全程保驾护航
拒绝PPT与数学公式,全程手绘!
拒绝阅读代码,逐行手写复现!
布丁老师全天候答疑
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✨Bert 模型逐行复现

  • Bert 编码机制 逐行复现:
    词语编码、
    位置编码、
    片段编码
  • Bert 模型主体 逐行复现:
    多头自注意力机制、
    Add & Norm、
    Feed & Forward
  • BERT 两大任务 逐行复现:
    单词掩码策略、
    相邻句预测
  • 数据集制作 逐行复现:
    LOSS设计、
    模型训练

学生价格149,非学生价格:199 私聊微信:shouxie_ai
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✨基于Bert文本分类 & Bert Embedding嫁接

  • NLP发展现状,入门NP算法工程师需要的技能
  • Bert模型各文件解析,Bert文本分类流程讲解
  • 基于Hugging-face Bert文本分类代码逐行手写
  • 将Bert中的预训练Embedding嫁接至其他模型,准确率提升7%

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基于RNN+Bert的实体识别及文本分类联合任务

  • 简易爬虫:爬取中文人名、武侠小说
  • 数据准备:数据标注策略、训练策略及数据增强手段
  • 模型复现:使用pytorch逐行复现RNN循环神经网络
  • 模型拼接:多任务与多模型拆解,逐行手写代码,手把手完成任务

价格29.9 私聊微信:shouxie_ai,
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🚀NLP全程班系列 (更新至第二期)

🚗 第一期试听链接:第一期全程班试听链接

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