1.NLP 简介
2.语言学基础
3.文本预处理
4.文本表示方法
5.文本分类
6.情感分析
7.命名实体识别（NER）
8.关系抽取
9.NLP 文本相似度计算
10.循环神经网络（RNN）
11.注意力机制
12.Transformer 架构
13.序列到序列模型
14.预训练模型
15.BERT系列模型
16.生成式预训练模型
17.多模态预训练模型
18.Python NLP 生态
19.深度学习框架
20.数据处理工具
2次
2次
