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任务001: 自然语言处理训练营
任务002: 训练营介绍 课程体系介绍
任务003: NLP定义以及歧义性
任务004: 案例:机器翻译01
任务005: 案例:机器翻译02
任务006: NLP的应用场景
任务007: NLP的关键技术
任务008: 算法复杂度介绍
任务009: 课后答疑
任务010: 简单的复杂度的回顾
任务011: 归并排序
任务012: Master Theorem
任务013: 斐波那契数的时间复杂度
任务014: 斐波那契数的空间复杂度
任务015:斐波那契数的循环实现
任务016: P vs NP vs NP Hard vs NP Complete
任务017:问答系统介绍
任务018:Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL 01
任务019:Review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与DL,RL 02
任务020:文本处理的流程
任务021:分词 前向最大匹配
任务022:分词 后向最大匹配
任务023:分词 考虑语言模型
任务024:分词 维特比算法
任务025:拼写错误纠正
任务026: 拼写纠错(2)
任务027:拼写纠错(3)
任务028:停用词过滤,Stemming操作
任务029: 文本的表示
任务030:文本的相似度
任务031:tf idf 文本表示
任务032:词向量介绍
任务033:学习词向量
任务034:倒排表
任务035:Noisy Channel Model
任务036:语言模型介绍
任务037:Chain Rule和Markov Assumption
任务038:Unigram, Bigram, N gram
任务039:估计语言模型的概率
任务040:评估语言模型:Perplexity
任务041:Add one Smoothing
任务042:Add K Smoothing
任务043:Interpolation
任务044:2019 2 17Review 基于几个例子,书写动态规划 01
任务045:2019 2 17Review 基于几个例子,书写动态规划 02
任务046:2019 2 17Review 基于几个例子,书写动态规划 03
任务047:Lesson6直播
任务048:01在训练数据里没有见过的怎么处理?
任务049:02Good Turning Smoothing
任务050:03利用语言模型生成句子