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自然语言处理基于Bert的中文命名实体识别实战 基于Bert+BiLSTM+CRF相关理论讲解 Self-attention原理讲解上

自然语言处理基于Bert的中文命名实体识别实战
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    课时介绍

    Self-attention原理讲解上

    课程介绍

    课程目标:

    学习完本门课程,您将对自然语言处理技术有更深入的了解,彻底掌握中文命名实体识别技术。

    适用人群:

    自然语言处理从业者、深度学习爱好者

    课程简介:

    命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一,在自然语言处理上游各个任务(问答系统、机器翻译、对话系统等)重扮演者十分重要的角色,因此深入掌握命名实体识别技术,是作为自然语言处理从业者毕本技能,本课程理论与实践相结合,希望能给大家带来帮助。

    课程要求:

    (1)开发环境:Python3.6.5 Tensorflow1.13.1;
    (2)开发工具:Pycharm;

    (3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础;

    (4)学院收货:掌握命名实体识别关键技术;

    (5)学院资料:见课程资料;

    (6)课程亮点:全程实战操作,徒手撸代码。

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