NLP 实践 TensorFlow 打造聊天机器人

┣━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
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┣━获取压缩包密码方法.txt
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┣━chapter07.chat_robot代码
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┣━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