NLP实战
阶段一 · NLP 基础与文本表示
01
NLP 全景图:从规则到深度学习
02
分词与文本预处理
03
文本表示:从词袋到词向量
04
Embedding 与语义空间
阶段二 · 文本分类与情感分析
05
文本分类任务解析
06
数据标注与数据集构建
07
传统方法快速出 baseline
08
深度学习文本分类
09
情感分析实战:群聊对骂检测
阶段三 · BERT 微调与意图识别
10
Transformer 架构直觉理解
11
BERT 原理与预训练范式
12
HuggingFace Transformers 实战
13
意图识别:管理指令解析
14
模型蒸馏与轻量化
阶段四 · 模型部署与 Go 集成
15
ONNX 导出与推理优化
16
推理服务架构
17
Go 服务集成 gRPC 推理
18
端到端系统设计
19
数据飞轮与持续迭代