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【课程内容】 章节1： NLP和深度学习发展概况和最新动态 1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术 2. NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索 章节2： NLP与PYTHON编程 3. Python环境搭建及开发工具安装 4. NLP常用PYTHON开发包的介绍 5. Jieba安装、介绍及使用 6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用 7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用 章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词忄生标注和关键字提取 08. 分词、词忄生标注及命名实体识别介绍及应用 09. 准确分词之加载自定义字典分词 10. 准确分词之动态调整词频和字典 11. 词忄生标注代码实现及信息提取 12. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别 13. TextRank算法原理介绍 14. 基于TextRank关键词提取 章节4： 句法与文法 16. 依存句法与语义依存分析 17. 依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等） 18. 名词短语块挖掘 19. 自定义语法与CFG 章节5： N-GRAM文本挖掘 20. N-GRAM算法介绍 21. N-GRAM生成词语对 22. TF-IDF算法介绍应用 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM 章节6： 表示学习与关系嵌入 24. 语言模型 25. 词向量 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax 27. 深入理解Word2vec算法负采样 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练 章节7： 深度学习之卷积神经网络 29. BP神经网络 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络 31. CNN文本分类 32. CNN文本分类算法模块 33. CNN文本分类模型详解数据预处理 34. CNN文本分类模型测试与部署 章节8： 深度学习之递归神经网络 35. 递归网络 37. LSTM文本分类原理 38. LSTM文本分类代码架构 39. LSTM文本分类代码详解 40. LSTM文本分类模型预测与部署 章节9： 特定领域命名实体识别NER技术 41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍 42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点 44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计 45. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式 46. 模型本地Lib库封装 47. 部署tensorflow训练好的模型为云服务 48. 算法设计及代码实现 49. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）
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