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吉林朱*[131****6550]
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四川孙*[133****7678]
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江西钟*[131****8129]
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商家智能运营项目
在京东商城零售场景中,有数以亿记的各类目海量图书,图书商家运营新品以及维护已有商品过程中,需要标记每本书籍所属的各级书目类别。操作十分繁琐,并且不可避免地会出现标记错误,尤其不同的运营人员对书目分类还容易理解错误的。为了解决此类问题,京东商城利用分类算法,帮助商家辅助检测并提醒商家选择正确的类别,极大地提升了商家运营效率。
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Al智能营销项目
在京东零售场景,数百万的写作达人每天为商品创作卖点突出、风格多样的营销文案以促进用户下单,同时达人赚取佣金。但达人创作又存在商品文案成本高、量产性差、质量参差不齐的问题。目前京东Al营销文案的人工审核通过率超过95%,并覆盖了全品类的商品。
模型已成功应用于京东APP-发现好货、对话机器人京小智和搭配购等场景。
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客服机器人项目
智能客服机器人已经成为了客服系统的重要组成部分,帮助人工客服提升工作效率,为企业降低人工成本。作为智能客服的行业先驱,京东多年来致力打造全链路的客服机器人,最大化提升商家的接待效率和用户体验。目前智能机器人的对话生成策略已经在“京小智”、“京东JIMI“等智能客服机器广泛应用,在用户购买商品的售前以及售后环节,为数千万用户以及数十万商家进行服务,为商家降本增效,为用户提升购物客服体验。
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视频 [43.07G]
week01 [4.82G]
20200606Lecture [1.58G]
1课程安排以及核心技能.mp4 [201.49M]
2概论与常见基础任务.mp4 [251.34M]
3分类问题,命名实体识别.mp4 [292.35M]
4句法分析,语义理解与常见应用1.mp4 [232.04M]
5常见应用2.mp4 [273.29M]
6如何成为优秀的NLP人才.mp4 [370.95M]
20200606Paper [462.43M]
paper 如何阅读-1.mp4 [271.99M]
paper 如何阅读-2.mp4 [190.43M]
20200606Review1 [478.69M]
(案例) 自然语言处理应用场景以及常用的技术-1.mp4 [286.26M]
(案例) 自然语言处理应用场景以及常用的技术-2.mp4 [192.43M]
20200606Review2 [722.94M]
(基础)工程师必须要懂的算法(时间空间)复杂度-1.mp4 [367.11M]
(基础)工程师必须要懂的算法(时间空间)复杂度-2.mp4 [355.83M]
20200606Review3 [785.96M]
(基础)NLP工程师必须懂得算法 – 动态规划-1.mp4 [368.98M]
(基础)NLP工程师必须懂得算法 – 动态规划-2.mp4 [416.98M]
20200606Review4 [863.41M]
DP动态规划 补课-1.mp4 [375.52M]
DP动态规划 补课-2.mp4 [124.51M]
DP动态规划 补课-3.mp4 [363.38M]
week02 [4.24G]
20200613Lecture [2.02G]
多分类文本处理与特征工程-1.mp4 [310.02M]
多分类文本处理与特征工程-2.mp4 [132.41M]
多分类文本处理与特征工程-3.mp4 [240.25M]
多分类文本处理与特征工程-4.mp4 [240.83M]
多分类文本处理与特征工程-5.mp4 [271.60M]
多分类文本处理与特征工程-6.mp4 [214.77M]
多分类文本处理与特征工程-7.mp4 [127.59M]
多分类文本处理与特征工程-8.mp4 [188.41M]
多分类文本处理与特征工程-9.mp4 [341.10M]
20200613Paper [448.38M]
Distributed Representations-01.mp4 [166.28M]
Distributed Representations-02.mp4 [282.11M]
20200613Review1 [483.13M]
词向量的训练以及使用-1.mp4 [270.65M]
词向量的训练以及使用-2.mp4 [212.48M]
20200613Review2 [535.48M]
编程环境的搭建-1.mp4 [264.28M]
编程环境的搭建-2.mp4 [271.19M]
20200613Review3 [812.38M]
Numpy, Pandas, Sklearn的使用基础-1.mp4 [414.34M]
Numpy, Pandas, Sklearn的使用基础-2.mp4 [398.04M]
week03 [4.09G]
20200620lecture [1.21G]
工业界模型训练和部署最佳实战-1.mp4 [221.07M]
工业界模型训练和部署最佳实战-2.mp4 [203.08M]
机器学习项目流程.mp4 [169.94M]
逻辑回归.mp4 [390.13M]
偏差与方差.mp4 [249.88M]
20200620project [665.72M]
project-01.mp4 [294.77M]
project-2.mp4 [370.94M]
20200620review1 [487.99M]
(实战)数据不平衡的处理-1.mp4 [192.61M]
(实战)数据不平衡的处理-2.mp4 [295.38M]
20200620review2 [553.64M]
(基础)SkipGram模型讲解-1.mp4 [239.19M]
(基础)SkipGram模型讲解-2.mp4 [314.45M]
20200620review3 [737.77M]
(实战)工程代码编写-1.mp4 [255.88M]
(实战)工程代码编写-2.mp4 [302.88M]
(实战)工程代码编写-3.mp4 [179.02M]
20200621paper [504.21M]
Paper-1.mp4 [280.72M]
Paper-2.mp4 [223.49M]
week04 [3.19G]
20200704Lecture [1.01G]
常用的分类算法-1.mp4 [291.46M]
常用的分类算法-2.mp4 [283.05M]
常用的分类算法-3.mp4 [227.61M]
常用的分类算法-4.mp4 [229.45M]
20200704paper [388.48M]
Visualizing and understandi-1.mp4 [295.70M]
Visualizing and understandi-2.mp4 [92.78M]
20200704review1 [452.18M]
(前沿技术) 多模态文本分类技术-1.mp4 [229.11M]
(前沿技术) 多模态文本分类技术-2.mp4 [223.07M]
20200704review2 [661.57M]
(实战)Pytorch的使用-1.mp4 [255.66M]
(实战)Pytorch的使用-2.mp4 [405.90M]
20200704review3 [732.52M]
(实战)常用的卷积神经网络-1.mp4 [249.59M]
(实战)常用的卷积神经网络-2.mp4 [258.80M]
(实战)常用的卷积神经网络-3.mp4 [224.13M]
week05 [3.20G]
20200711lecture [859.23M]
递归神经网络-1.mp4 [257.45M]
递归神经网络-2.mp4 [191.74M]
递归神经网络-3.mp4 [227.14M]
递归神经网络-4.mp4 [182.90M]
20200711paper [373.95M]
paper1.mp4 [230.41M]
paper2.mp4 [143.54M]
20200711review1 [414.04M]
GPU计算-1.mp4 [193.64M]
GPU计算-2.mp4 [220.40M]
20200711review2 [917.25M]
(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-1.mp4 [330.35M]
(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-2.mp4 [371.02M]
(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-3.mp4 [215.87M]
20200711review3 [709.27M]
基于LSTM语言模型的代码生成-1.mp4 [348.99M]
基于LSTM语言模型的代码生成-2.mp4 [360.28M]
week06 [3.28G]
0716图书分类项目讲解 [832.08M]
图书分类项目讲解-1.mp4 [358.18M]
图书分类项目讲解-2.mp4 [272.30M]
图书分类项目讲解-3.mp4 [201.59M]
0717智能营销项目 [399.23M]
智能营销项目说明-1.mp4 [247.57M]
智能营销项目说明-2.mp4 [151.66M]
0718lecture [569.27M]
基于Seq2Seq的文本生成-1.mp4 [395.64M]
基于Seq2Seq的文本生成-2.mp4 [173.63M]
0718review1 [243.31M]
基于Seq2Seq的文本生成-3.mp4 [243.31M]
0718review2 [905.12M]
基于Seq2Seq的机器翻译系统-1.mp4 [273.17M]
基于Seq2Seq的机器翻译系统-2.mp4 [387.51M]
基于Seq2Seq的机器翻译系统-3.mp4 [244.44M]
0719paper [405.12M]
Named Entity Recognition-1.mp4 [225.12M]
Named Entity Recognition-2.mp4 [126.00M]
Named Entity Recognition-3.mp4 [54.00M]
week07 [2.53G]
0725lecture [1.40G]
Pointer Network以及Beam Search-1.mp4 [264.69M]
Pointer Network以及Beam Search-2.mp4 [422.36M]
Pointer Network以及Beam Search-3.mp4 [330.11M]
Pointer Network以及Beam Search-4.mp4 [418.83M]
0725project [525.16M]
智能营销项目手把手教学-1.mp4 [240.94M]
智能营销项目手把手教学-2.mp4 [284.22M]
0725review [631.58M]
营销文案生成论文-1.mp4 [140.64M]
营销文案生成论文-2.mp4 [136.93M]
营销文案生成论文-3.mp4 [136.93M]
营销文案生成论文-4.mp4 [217.09M]
week08 [2.99G]
0801_lecture [0.99G]
深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-1.mp4 [290.33M]
深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-2.mp4 [152.54M]
文本领域中的数据增强技术-1.mp4 [243.91M]
文本领域中的数据增强技术-2.mp4 [330.05M]
0801-review-1 [602.67M]
Debug-1.mp4 [349.60M]
Debug-2.mp4 [253.06M]
0802-review-2 [706.00M]
Multi-Source Pointer Network-1.mp4 [390.08M]
Multi-Source Pointer Network-2.mp4 [315.92M]
0802-项目教学 [733.44M]
智能营销项目教学-1.mp4 [561.27M]
智能营销项目教学-2.mp4 [172.17M]
week09 [1.48G]
lecture [905.35M]
20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心1.mp4 [266.07M]
20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心2.mp4 [257.91M]
20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心3.mp4 [163.10M]
20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心4.mp4 [218.27M]
project [612.59M]
20200816 NLP Review 智能营销项目1.mp4 [215.25M]
20200816 NLP Review 智能营销项目2.mp4 [249.22M]
20200816 NLP Review 智能营销项目3.mp4 [148.12M]
week10 [1.46G]
822-Lecture [813.72M]
检索模型-1.mp4 [349.88M]
检索模型-2.mp4 [192.36M]
检索模型-3.mp4 [271.48M]
workshop_20200903_210612 [513.42M]
HNSW papers讲解-1.mp4 [233.96M]
HNSW papers讲解-2.mp4 [279.45M]
项目3作业布置 [163.28M]
项目三布置.mp4 [163.28M]
week11 [388.20M]
最⻓公共⼦串和最⻓公共⼦序列的动态规划实现.mp4 [388.20M]
week12 [2.06G]
20200905Lecture [716.58M]
⾃注意⼒机制以及Transformer-1.mp4 [237.55M]
⾃注意⼒机制以及Transformer-2.mp4 [264.56M]
⾃注意⼒机制以及Transformer-3.mp4 [214.48M]
20200905Workshop [924.61M]
Transformer的代码实现-1.mp4 [271.26M]
Transformer的代码实现-2.mp4 [408.39M]
Transformer的代码实现-3.mp4 [244.96M]
20200906 Workshop2 [112.34M]
Paper _transformer.mp4 [112.34M]
20200906 Workshop3 [358.13M]
作业3-1讲解.mp4 [358.13M]
week13 [2.51G]
20200912lecture [970.01M]
基于BERT和Transformer的闲聊引擎-1.mp4 [251.30M]
基于BERT和Transformer的闲聊引擎-2.mp4 [348.93M]
基于BERT和Transformer的闲聊引擎-3.mp4 [369.78M]
20200913workshop1 [1.09G]
BERT的fine-tuning实例讲解-01.mp4 [488.34M]
BERT的fine-tuning实例讲解-02.mp4 [625.20M]
20200913workshop2 [488.34M]
项目3-1讲解 项目3-2布置.mp4 [488.34M]
week14 [2.98G]
20200919lecture [1.59G]
XLNet, ALBERT以及应⽤-1.mp4 [169.59M]
XLNet, ALBERT以及应⽤-2.mp4 [200.34M]
XLNet, ALBERT以及应⽤-3.mp4 [325.34M]
XLNet, ALBERT以及应⽤-4.mp4 [235.09M]
XLNet, ALBERT以及应⽤-5.mp4 [317.96M]
XLNet, ALBERT以及应⽤-6.mp4 [376.37M]
20200919workshop1 [1.03G]
ALBERT论文讲解.mp4 [355.96M]
XLNet论文讲解-1.mp4 [317.96M]
XLNet论文讲解-2.mp4 [376.37M]
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京东NLP第一课.pptx [9.14M]
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6月 6日周六19:00 [3.18M]
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6月20日周六15:00-京东图书分类项目 [69.63M]
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0624LearningFromImbalancedDataOpen.pdf [459.64K]
0624Visualizing and understanding convolutional networks.pdf [2.25M]
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7月04日周六10:00_(直播-Lecture)常用的分类算法 [3.74M]
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7月04日周六19:00_(直播-Review)【前沿技术】多模态文本分类技术 [9.98M]
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7月04日周六20:30_(直播-Review)【基础】Pytorch的使用 [55.61M]
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7月05日周日10:00_(直播-Review)【实战】常用的卷积神经网络以及使用Pre-trained Model [55.60M]
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7月05日周日20:30_(直播-Paper)Visualizing and understanding convolutional networks [22.72M]
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7月11日周六10:00-(直播-Lecture)循环神经网络的应用 [3.32M]
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7月11日周六19:00-(直播-Review)(技术讲解)GPU计算 [7.15M]
20200711review1CPU和GPU.pptx [7.15M]
7月11日周六20:30-(直播-Review)(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类 [0.00K]
7月12日周六10:00-(直播-Review)(代码讲解)基于LSTM语言模型的代码生成 [5.39M]
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7月12日周六20:30-(直播-Paper)Generating Hierarchical Explanations on Text Classification via Feature Interaction Detection [4.79M]
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7月18日周六 8:00 [1.22M]
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7月18日周六10:00 [81.32M]
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7月18日周六接上节 [0.00K]
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7月19日周日20:30 [0.00K]
重要作业重要作业重要作业 [37.00M]
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京东-贪心NLP项目2文档.pdf [2.18M]
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7月24日周六10:00(直播-Lecture)Pointer Network以及Beam Search优化 [5.45M]
20200725Lecture.pdf [5.43M]
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7月24日周六14:30(直播-Paper)AAAI2020论文 [10.55M]
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第二篇_【Aspect-Aware Multimodal Summarization for Chinese E-Commerce Products】.pdf [5.49M]
第三篇_Multimodal Summarization with Guidance of Multimodal Reference.pdf [954.98K]
第一篇_Keywords-Guided Abstractive Sentence Summarization.pdf [240.14K]
阅读材料链接.txt [0.10K]
7月24日周六20:30(直播-Project)智能营销项目手把手教学 [8.12K]
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图书分类项目答案 [34.73M]
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8月01日周六10:00(直播-Lecture)文本领域中的数据增强技术以及深度学习训练技巧 [4.31M]
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8月01日周六20:30(直播-Workshop)深度学习中的调参与Debug [1.61M]
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chat.txt [14.52K]
8月02日周日10:00(直播-Workshop)Multi-Source Pointer Network for Product Title Summarization [4.11M]
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chat.txt [10.45K]
Multi-Source Pointer Network for Product Title Summarization.pdf [2.94M]
8月02日周日20:30(直播-Workshop)项目二拓展讲解及答疑 [2.65M]
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重要作业重要作业重要作业(核心-Project)智能营销项目(任务2) [746.13K]
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8月15日周六10:00(直播-Lecture)对话系统中的核心技术 [5.14M]
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8月16日周六20:30(直播-Workshop)智能营销项目二讲解 [4.28M]
20200816workshop.pptx [4.28M]
重要作业重要作业重要作业(核心-Project)智能营销项目(任务3)本项目需要在未来一周内完成(8.17-8.23) [218.65K]
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8月22日周六10:00(直播-Lecture)检索模型Approximate Nearest Neighbor SearchNSW and HNSW [3.01M]
20200822Lecture9-邻近搜索.pdf [3.01M]
8月23日周日20:30(直播-Workshop)HNSW papers讲解 [2.83M]
Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs [0.00K]
Skip Lists A Probabilistic Alternative to Balanced Trees [0.00K]
20200823Skip List+NHSW(1).pptx [2.83M]
week_11 [20.82M]
8月27日周四20:30(直播-作业布置)聊天机器人项目布置 [112.74K]
Assignment3-1.zip [112.74K]
8月29日周六10:00(直播-Lecture)Learning to Rank [4.17M]
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8月29日周六15:00(直播-Workshop)最⻓公共⼦串和最⻓公共⼦序列的动态规划实现 [74.22K]
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8月29日周六20:30(直播-Workshop)Word Moving Distance的paper讲解以及代码实现 [4.33M]
2.From Word Embeddings To Document Distances.pdf [1.14M]
From Word Embeddings To Document Distances.pptx [3.19M]
8月30日周日10:00(直播-Lecture)信息检索综述以及倒排技术 [4.97M]
0830信息检索及倒排技术1.pdf [4.53M]
20200816预习.pdf [456.36K]
8月30日周日10:00接上节(直播-Workshop)基于倒排索引、tf-idf和Variable Byte Compression的检索系统实现 [3.88M]
0830信息检索及倒排技术2.pdf [3.88M]
8月30日周日20:30(直播-Workshop)作业2-3讲解 [3.28M]
项目三任务一 [112.74K]
Assignment3-1.zip [112.74K]
0830.pptx [3.17M]
week_12 [19.96M]
9月05日周六10:00(直播-Lecture)⾃注意⼒机制以及Transformer [6.75M]
20200905Transformer.pdf [6.75M]
9月05日周六15:00(直播-Workshop)Transformer的代码实现 [3.22M]
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9月06日周日18:00(直播-Workshop)作业3-1讲解 [3.25M]
20200906Assignment3-1讲解.pptx [3.25M]
9月06日周日21:00(直播-Workshop)论文解读:TransformerXL_Attentive_Language_Models_Beyond_a_Fixed-Length_Context [6.73M]
20200906transformerXL.pdf [2.37M]
TransformerXL Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context.pdf [4.36M]
week_13 [382.82M]
9月12日周日:(直播-Workshop)BERT的fine-tuning实例讲解(代码) [1.19M]
20200913Bert代码(1).pptx [1.19M]
9月12日周日:(直播-Workshop)作业3-1讲解 [4.64M]
20200913Assignment3-1讲解答疑.pptx [4.64M]
9月12日周日10:00(直播-Lecture)基于BERT和Transformer的闲聊引擎 [7.21M]
20200913JDNLP1Bert-GPT.pdf [7.21M]
重要作业重要作业重要作业(核心-Project)聊天机器人(任务2) [369.77M]
本项目需要在未来两周内完成(9.14-9.27) [369.77M]
Assignment3-2.zip [368.13K]
bert.zip [364.43M]
BERT网盘链接.txt [0.08K]
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ReadMe [0.16K]
week_14 [38.98M]
9月19日周六10:00(直播-Lecture)XLNet, ALBERT以及应⽤ [5.18M]
20200919XLNet-Albert.pptx [5.18M]
9月19日周六15:00(直播-Workshop)XLNet [743.94K]
Xlnet.pdf [743.94K]
9月20日周日(直播-Workshop)项目3-2讲解 [5.90M]
20200919Assignment3-2讲解.pptx [5.90M]
9月20日周日21:00(直播-Workshop)ALBert [27.18M]
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ALBERT.pdf [409.28K]
week_15 [18.55M]
9月26日周六10:00(直播-Lecture)模型压缩 [18.55M]
模型压缩-上课用(4).pdf [18.55M]
week_16-17 [124.81M]
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开发集.txt [207.33K]
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dev.txt [6.95M]
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服饰_50k.json [74.47M]
服饰数据.json [29.79M]
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