- >1.1 智能聊天机器人整体框架
- >1.2 文本匹配模型
- >1.3 深度语义理解模型
- >1.4 Attention和语义匹配
- >1.5 度量学习和语义快速检索
- >2.1 文本分类任务:多标签和多分类
- >2.2 情感分析实战
- >2.3 垃圾过滤实战
- >2.4 样本不均衡和解决方案
- >3.1 结构化数据的抽取
- >3.2 neo4j数据库介绍和常见查询语句
- >3.3 transE模型及其改进
- >3.4 大规模图随机游走算法
- >3.5 知识图谱的落地场景和实际应用
- >4.1 标签抽取和关键词抽取
- >4.2 基于textrank的标签抽取
- >4.3 异质标签的归一化
- >4.4 基于双塔模型的标签抽取
- >4.5 基于分类模型的标签抽取
- >5.1 抽取式摘要抽取


