NLP 实践 TensorFlow 打造聊天机器人

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┣━mksz267 – NLP 实践 TensorFlow 打造聊天机器人
┣━第2章 基础知识
┣━2-3 TensorFlow原理及模型训练[2].mp4
┣━2-1 什么是TensorFlow[2].mp4
┣━2-5 Java安装[2].mp4
┣━2-4 Android操作系统[2].mp4
┣━2-8 第一个Android程序[2].mp4
┣━2-7 Android安装及运行[2].mp4
┣━2-2 张量、图、会话[2].mp4
┣━2-6 Java环境搭建[2].mp4
┣━第6章 实战之聊天语料处理
┣━6-9 数据处理-训练语料问答对的处理(1)[2].mp4
┣━6-6 数据处理-句子编码化处理(训练字典)[2].mp4
┣━6-4 数据处理-正则表达式[2].mp4
┣━6-11 数据处理-数据模型打包处理[2].mp4
┣━6-3 数据处理-句子的构造和判断[2].mp4
┣━6-5 数据处理-句子编码化处理(字典定义及转换)[2].mp4
┣━6-12 语料处理实战小结[2].mp4
┣━6-2 聊天机器人语料处理流程介绍[2].mp4
┣━6-8 数据处理-训练语料库的解压处理[2].mp4
┣━6-7 数据处理-句子编码化处理(句子和向量之间的转换)[2].mp4
┣━6-1 数据处理-环境搭建[2].mp4
┣━6-10 数据处理-训练语料问答对的处理(2)[2].mp4
┣━第3章 循环神经网络(RNN与LSTM)
┣━3-4 循环神经网络(2)[2].mp4
┣━3-7 循环神经网络(梯度爆炸和梯度消失2)[2].mp4
┣━3-2 BP神经网络[2].mp4
┣━3-6 循环神经网络(梯度爆炸和梯度消失1)[2].mp4
┣━3-5 循环神经网络(双向RNN)[2].mp4
┣━3-1 常用模型[2].mp4
┣━3-3 循环神经网络(1)[2].mp4
┣━3-8 长短期记忆网络(LSTM)[2].mp4
┣━第7章 聊天机器人原理
┣━7-1 Seq2Seq模型[2].mp4
┣━7-2 Seq2Seq模型(注意力机制)[2].mp4
┣━7-3 聊天机器人模型(1)[2].mp4
┣━7-4 聊天机器人模型(2)[2].mp4
┣━第1章 课程导学
┣━1-1 课程导学[2].mp4
┣━第4章 NLP基础
┣━4-10 朴素贝叶斯例子(2)[2].mp4
┣━4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯(1)[2].mp4
┣━4-4 命名实体识别[2].mp4
┣━4-3 词性标注[2].mp4
┣━4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯(2)[2].mp4
┣━4-7 隐马尔科夫模型[2].mp4
┣━4-9 朴素贝叶斯例子(1)[2].mp4
┣━4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别[2].mp4
┣━4-11 朴素贝叶斯例子(3)[2].mp4
┣━4-1 NLP基础[2].mp4
┣━4-2 分词技术[2].mp4
┣━第5章 文本处理方法
┣━5-2 NLP中的语言模型[2].mp4
┣━5-1 语料的获取与处理[2].mp4
┣━5-6 文本处理方法[2].mp4
┣━5-4 NLP中的语言模型 N元模型[2].mp4
┣━5-5 词向量与Word2vec[2].mp4
┣━5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型[2].mp4
┣━资料
┣━代码资料.zip
┣━获取压缩包密码方法.txt
┣━coding-267-master.zip
┣━chapter07.chat_robot代码
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┣━extract_conv_免费IT课程加微信648765304.py
┣━dgk_shooter_min_免费IT课程加微信648765304.conv
┣━word_sequence_免费IT课程加微信648765304.py
┣━wx_免费IT课程加微信648765304.pkl
┣━fake_data_免费IT课程加微信648765304.py
┣━data_utils_免费IT课程加微信648765304.py
┣━seq_to_seq_免费IT课程加微信648765304.py
┣━test_免费IT课程加微信648765304.py
┣━train_免费IT课程加微信648765304.py
┣━thread_generator_免费IT课程加微信648765304.py
┣━chatbot_免费IT课程加微信648765304.pkl
┣━第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
┣━8-9 batch_flow_bucket(1)[2].mp4
┣━8-1 线程处理(1)[2].mp4
┣━8-6 batch_flow(1)[2].mp4
┣━8-8 batch_flow(3)[2].mp4
┣━8-13 batch_flow_bucket(5)测试[2].mp4
┣━8-7 batch_flow(2)[2].mp4
┣━8-12 batch_flow_bucket(4)生成虚假数据[2].mp4
┣━8-4 TensorFlow相关信息操作[2].mp4
┣━8-11 batch_flow_bucket(3[2].mp4
┣━8-10 batch_flow_bucket(2)[2].mp4
┣━8-2 线程处理(2)[2].mp4
┣━8-5 数据操作 转换长度[2].mp4
┣━8-3 TensorFlow环境搭建[2].mp4
┣━第10章 聊天机器人模型的训练和验证
┣━10-8 第二种模型训练(3)[2].mp4
┣━10-2 第一种模型训练(2)[2].mp4
┣━10-7 第二种模型训练(2)[2].mp4
┣━10-6 第二种模型训练(1)[2].mp4
┣━10-5 第一种模型训练(5)[2].mp4
┣━10-3 第一种模型训练(3)[2].mp4
┣━10-9 利用flask发布成Webservice接口[2].mp4
┣━10-1 第一种模型训练(1)[2].mp4
┣━10-4 第一种模型训练(4)[2].mp4
┣━第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
┣━9-8 构建一个单独的RNN cell[2].mp4
┣━9-22 构建优化器(3)[2].mp4
┣━9-4 基本参数保存,参数验证(3)[2].mp4
┣━9-10 构建单独的编码器cell(2)[2].mp4
┣━9-12 构建解码器(1)[2].mp4
┣━9-21 构建优化器(2)[2].mp4
┣━9-11 构建单独的编码器cell(3)[2].mp4
┣━9-14 构建解码器(3)[2].mp4
┣━9-18 构建解码器(7)[2].mp4
┣━9-3 基本参数保存,参数验证(2)[2].mp4
┣━9-19 构建解码器(8)[2].mp4
┣━9-5 基本参数保存,参数验证(4)[2].mp4
┣━9-23 输入检查[2].mp4
┣━9-25 预测模型[2].mp4
┣━9-2 基本参数保存,参数验证(1)[2].mp4
┣━9-16 构建解码器(5)[2].mp4
┣━9-9 构建单独的编码器cell(1)[2].mp4
┣━9-24 训练模型[2].mp4
┣━9-7 构建模型(2)[2].mp4
┣━9-15 构建解码器(4)[2].mp4
┣━9-1 基本流程介绍[2].mp4
┣━9-20 构建优化器(1)[2].mp4
┣━9-17 构建解码器(6)[2].mp4
┣━9-13 构建解码器(2)[2].mp4
┣━9-6 构建模型(1)[2].mp4
┣━第11章 Android的打包与发布
┣━11-5 听写UI监听器[2].mp4
┣━11-9 完善项目[2].mp4
┣━11-7 听写监听器[2].mp4
┣━11-6 合成回调监听器[2].mp4
┣━11-1 新建项目[2].mp4
┣━11-2 代码结构讲解[2].mp4
┣━11-10 打包发布[2].mp4
┣━11-3 私有变量的定义[2].mp4
┣━11-4 参数初始化[2].mp4
┣━11-8 语音合成参数设置[2].mp4

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