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Part1：基础概论

第一章：自然语言处理概论

第二章：算法复杂度介绍

Part2：问答系统

第三章：问答系统介绍

第四章：文本预处理技术

第五章：文本的向量化表示

第六章：语言模型

Part3：情感分析系统

第七章：情感分析系统介绍

第八章：文本分析中的特征工程

第九章：特征处理与特征选择技术

第十章：朴素贝叶斯模型

第十一章：逻辑回归模型

第十二章：模型训练

Part4：知识图谱系统

第十三章：知识图谱系统介绍

第十四章：命名实体识别

第十五章：关系抽取技术

第十六章：实体消歧以及实体统一

第十七章：指代消解

Part5：对话系统中的NLU

第十八章：NLU的介绍

第十九章： HMM模型

第二十章：CRF模型

第二十一章：词向量

Part6：机器翻译系统

第二十二章：机器翻译系统介绍

第二十三章：神经网络介绍

第二十四章：深度神经网络

第二十五章：递归神经网络

第二十六章: Seq2Seq模型与Attention

第二十七章：ELMo与Subword Model

第二十八章： Self-attention, Transformer, Bert

Part7：任务导向型聊天机器人

第二十九章：聊天机器人技术介绍

第三十章： 基于任务导向型聊天机器人技术

第三十一章：聊天机器人系统中需要考虑的点

Part8：职业规划以及面试指导

第三十二章：Capstone项目

第三十三章：职业规划以及面试指导

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