基于深度学习医药保险命名实体识别设计与实现(tensorflow+nlp+dl+python)
aopu老师:5年以上的AI核心算法研发工作经历,南京东南大学计算机硕士,曾在电信,卫宁等公司担任高级算法工程师,数据科学家和AI部门负责人。
负责深度学习,机器学习等AI前言算法的研发和商业项目的落地,对自然语言处理,图像处理,数据挖掘,机器学习,深度学习等领域有丰富的项目和工程经验。授课内容均为企业实战项目,授课经验丰富,善于培养学生的思维能力,创新能力,获得广大学员一致好评,具有很高的人气。
一、基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍
二、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
三、医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点
四、基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计
五、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
六、模型本地Lib库封装
七、部署tensorflow训练好的模型为云服务
八、算法设计及代码实现(膨胀卷积神经网络+NER+CRF等DL模型深度剖析和代码实现)
九、代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)
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