NLP-Tutorials

从搜索引擎到预训练模型的全面教程

NLP 自然语言处理机器学习深度学习神经网络 Github 开源项目

NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型，涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解，并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型，包括实用的代码示例和理论分析。

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介绍相关项目

pytorch-seq2seq - 使用PyTorch实现序列到序列模型的教程

GithubPyTorchseq2seq开源项目机器翻译神经网络翻译

该项目提供一系列使用PyTorch实现seq2seq模型的教程，特别是对德语到英语的翻译。教程涵盖了seq2seq网络的基础、编码器-解码器模型、注意机制以及使用spaCy进行数据分词，并提供了详细的代码和示例，帮助学习者深入理解和应用相关技术。

SearchEngine - 现代搜索引擎技术的核心原理与实践指南

Github召回开源项目排序搜索引擎查询词处理相关性

该项目系统地介绍搜索引擎核心技术，包括基础概念、相关性评估、查询处理、召回策略和排序算法。内容涵盖BERT模型在相关性判断中的应用，以及查询词处理和推荐系统的优化方法。项目详细讲解了倒排索引、向量召回、BERT模型应用等关键技术，并探讨了查询词分词、意图识别、排序模型训练等实际问题。通过幻灯片和视频资源，为开发者和研究人员提供搜索引擎技术的深入学习材料，这些内容对于理解和实现现代搜索引擎至关重要。

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源

Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学

机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

Introduction-NLP - 《自然语言处理入门》详细解析

GithubHanLP命名实体识别开源项目文本分类机器学习自然语言处理

本项目详细解析《自然语言处理入门》，涵盖中文分词、词性标注、命名实体识别等NLP核心技术，为初学者及爱好者提供清晰的学习路径和实用的笔记。

CC6205 - 自然语言处理基础到前沿的全面课程

GithubNLP课程开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

该自然语言处理课程涵盖NLP基础和前沿技术,包括传统的N-gram模型、朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型,以及现代的词嵌入、循环神经网络和Transformer等。通过理论学习和实践,学生可掌握NLP核心概念和最新进展,为后续研究和应用打下基础。课程内容丰富全面,适合想系统学习NLP的学生和研究者。

Transformer-from-scratch - 简洁实现Transformer模型的入门教程

GithubLLMPyTorchTransformer开源项目模型训练自然语言处理

该项目展示了如何用约240行代码实现Transformer模型,包含基于PyTorch的训练演示和详细的Jupyter Notebook。使用450Kb样本数据集,在单CPU上20分钟内完成训练,帮助初学者理解大型语言模型的原理和实现过程。

NLP_Quickbook - 自然语言处理实用指南，快速上手实战应用

GithubNatural Language Processing开源项目文本分类深度学习聊天机器人语法分析

本开源项目聚焦于帮助工程师快速掌握自然语言处理技术。从文本分类、文本清洗到深度学习和聊天机器人构建，提供详细的代码示例和实操指南。这些按主题划分的手册采用代码优先的方式讲解，便于工程师直接应用于实际项目。无论是初学者还是有经验的工程师，都能从中受益，提升自然语言处理技能。

transformers - 免费开源的transformers课程，详解关键概念与实践操作

BERTGithubtransformers多头注意力机制开源项目自注意力机制课程

该课程由软件工程师Peter发起，现正免费且开放源码。内容涵盖transformers的关键概念、实践练习和学术论文剖析。通过YouTube视频讲解和Jupyter笔记本实操，深入学习编码器-解码器架构、自注意力、多头注意力等核心概念，并从零开始构建简单的transformer模型。亦包含如何微调BERT和GPT-2等预训练模型及进行特定任务处理和文本生成。

bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力

BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练

BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。

plm-nlp-code - 自然语言处理预训练模型代码实现与学习资源

GithubPyTorchTransformers代码示例开源项目自然语言处理预训练模型

plm-nlp-code项目提供《自然语言处理：基于预训练模型的方法》一书的示例代码，涵盖词嵌入到BERT等多个NLP主题。项目包含代码实现、环境设置和书中勘误，是NLP学习者和研究者的实用资源。代码基于Python 3.8.5和PyTorch 1.8.0等环境，展示了现代NLP技术的核心内容和实践应用。

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