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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第三章 - 5节】多分类SVM和感知机
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第二章 - 5节】语言模型——三元语言模型（Trigram LM）和生成模型（Generative model）
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第三章 - 4节】多分类问题
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第二章 - 5.1节】Knessay-Ney Smoothing
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第二章 - 4节】语言模型——二元语言模型（Bigram LM）
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第四章 - 6节】SVM与感知机模型
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 课程先导 2节】课程大纲
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第二章 - 6节】朴素贝叶斯文本分类（Naïve Bayes text classification）
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第三章 - 3节】文本分类 —感知机（Perceptron）
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十章 - 6节】词汇化的（Lexicalized）PCFG模型
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十三章 - 1节】深度学习介绍及多层感知机模型（MLP）
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第一章 - 6节】机器学习视角下的自然语言处理
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十四章 - 5节】QKV Attention 和自注意力网络（Self Attention Network）
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第七章 - 4节】计算边缘概率
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第二章 - 1节】最大似然估算和词概率模型
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十二章 - 1节】贝叶斯网络（Bayesian Network）
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第一章 - 5节】文本生成任务及其他任务介绍
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第六章 - 4节】EM算法的应用-无监督的朴素贝叶斯
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第二章 - 7节】特征向量（Feature vector）和如何将文本文档映射到向量空间
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十章 - 5节】计算PCFG的边缘概率
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十八章 - 8节】变分自编码器
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十八章 - 11节】VAE的应用—语言建模
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第一章 - 4节】信息抽取任务介绍
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第四章 - 4节】对数线性模型小结
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十一章 - 5节】基于转移的依存句法分析（Arc-Standard）
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 课程先导 1节】课程简介
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第六章 - 5节】EM算法的应用-IBM Model 1
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十章 - 2节】概率上下文无关文法（Probabilistic context free grammar）
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第八章 - 1节】判别式序列标注
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十章 - 7节】用于成分句法分析的判别式线性模型
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十二章 - 8节】LDA主题模型
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十三章 - 2节】使用多层感知机（MLP）进行文本分类
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第九章 - 7节】最大边缘模型（Large Margin Models）
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第八章 - 10节】用于结构预测问题的SVM模型
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【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第三章 - 6.1节】判别、生成与线性模型