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 | 8月9日  （周日） 8:00PM  | (直播-Discussion)  <br> 基于Transformer的机器翻译||[课件](http://47.94.6.102/NLP7/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0809%E5%9F%BA%E4%BA%8ETransformer%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E7%BF%BB%E8%AF%91.pdf)||||
 | 8月15日 （周六） 8:00PM  | (直播-Paper)       <br> Graph_Tranfromer_Networks ||[课件](http://47.94.6.102/NLP7/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0815Graph_Tranfromer_Networks.pptx.zip)||||
 | 8月16日 （周日） 10:30AM | (直播-Lecture13)   <br> GPT, XLNet ||[Lecture13](http://47.94.6.102/NLP7/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0816GPT,%20XLNet.pptx)|||[project3](http://47.94.6.102/NLP7/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E7%BF%BB%E8%AF%91%E9%A1%B9%E7%9B%AE.zip)截止日期：8月23日（周日）<br>北京时间 23:59PM, <br>上传到gitlab|
-|TBD  | (直播-Discussion)  <br> XLNET源码讲解||||||
 | 8月16日 （周日） 8:00PM  | (直播-Discussion)  <br> XLNET应用在文本分类和QA系统||[课件](http://47.94.6.102/NLP7/course-info/tree/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0816XLNET%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%9C%A8%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%92%8CQA%E7%B3%BB%E7%BB%9F)||||
 | PART 3  信息抽取与图挖掘相关|
-| 8月23日 （周日） 10:30AM  | (直播-Lecture14)   <br> 信息抽取(1) |利用传统方法论解决命名实体识别，实体统一，实体消歧，关系抽取问题|||||
-| TBD | (直播-Paper)       <br> ||||||
-| TBD  | (直播-Discussion)  <br> 命名实体识别代码实战：BERT-BILSTM-CRF||||||
+| 8月22日 （周六） 5:30PM  | (直播-Discussion)  <br> XLNET源码讲解||||||
+| 8月22日 （周六） 8:00PM  | (直播-Paper)       <br> End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF||||||
+| 8月23日 （周日） 10:30AM | (直播-Lecture14)   <br> 信息抽取(1) |利用传统方法论解决命名实体识别，实体统一，实体消歧，关系抽取问题||||[project4](http://47.94.6.102/NLP7/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/project4%E8%81%8A%E5%A4%A9%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E9%A1%B9%E7%9B%AE.zip)截止日期：9月6日（周日）<br>北京时间 23:59PM, <br>上传到gitlab|
+| 8月23日 （周日） 8:00PM  | (直播-Discussion)  <br> 命名实体识别代码实战：BERT-BILSTM-CRF||||||
 | TBD   | (直播-Discussion)  <br> ALBERT |||[ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations](https://arxiv.org/abs/1909.11942)||
 | TBD   | (直播-Discussion)  <br> 项目二讲解||||||
 | 8月30日 （周日） 10:30AM   | (直播-Lecture15)   <br> 信息抽取（2）|利用深度学习解决命名实体识别，实体统一，实体消歧，关系抽取问题|||||