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# 复盘 3 | 自然语言处理及文本处理核心技术模块
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到目前为止，我们讲完了人工智能核心技术的第三个模块——**自然语言处理及文本处理核心技术**。
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整个模块**共18期**，**6大主题**，希望通过这些内容，能让你对自然语言处理及文本处理核心技术有一个全面系统的认识和理解，为自己进一步学习和提升打下基础。今天我准备了 18 张知识卡，和你一起来对这一模块的内容做一个复盘。
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点击知识卡跳转到你最想看的那篇文章，温故而知新。如不能正常跳转，请先将App更新到最新版本。
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## LDA模型
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[](https://time.geekbang.org/column/article/376)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/5998)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/6024)
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## 基础文本分析
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[](https://time.geekbang.org/column/article/6190)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/6274)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/6366)
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## Word2Vec
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[](https://time.geekbang.org/column/article/6430)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/6578)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/6586)
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## 基于深度学习的语言序列模型
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[](https://time.geekbang.org/column/article/6681)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/6840)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/6925)
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## 基于深度学习的聊天对话模型
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[](https://time.geekbang.org/column/article/7144)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/7326)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/7423)
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## 文本情感分析
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[](https://time.geekbang.org/column/article/7649)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/7757)
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[](https://time.geekbang.org/column/article/7954)
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## 积跬步以至千里
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最后，恭喜你在这个模块中已经阅读了**37690字**，听了**120分钟**的音频，获得一张新的通关卡，这是一个不小的成就。在人工智能领域的千里之行，我们又往前迈出了一步。
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感谢你在专栏里的每一个留言，给了我很多思考和启发。期待能够听到你更多的声音，我们一起交流讨论。
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