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课程目录

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