Bert如何用于槽位填充_自然语言处理基于Bert的中文命名实体识别实战-CSDN在线视频培训

基于Bert+BiLSTM+CRF相关理论讲解

Bert如何用于槽位填充

Bert如何用于槽位填充

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。