cs224u

斯坦福大学自然语言理解课程代码库与学习资源

CS224u 自然语言理解斯坦福大学 PyTorch 机器学习 Github 开源项目

CS224u项目包含斯坦福大学自然语言理解课程的代码库和学习资源。提供作业、教程、PyTorch模型实现和实验方法介绍等内容,涉及向量空间模型、情感分析和模型可解释性等自然语言处理领域。项目采用开源许可发布,为自然语言处理学习者提供全面的学习材料。

GithubNLPfasttext开源书籍开源项目机器学习自然语言处理

介绍自然语言处理（NLP）的基础知识和实际应用，包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术，以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析，说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外，还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程，适合想深入了解NLP技术的读者。

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。

ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合

Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目

此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。

deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南

Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络

本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

stanford-cs-230-deep-learning - 斯坦福CS 230深度学习课程的重要概念和实用技巧备忘单

GithubStanford CS 230备忘单开源项目深度学习神经网络课程

本项目汇总了斯坦福CS 230深度学习课程的关键概念和实用技巧，包括卷积神经网络、递归神经网络及模型训练的提示。所有内容通过备忘单形式呈现，支持多语言版本，便于随时查阅。

Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包支持文本分类和序列标注

GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型

Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包，专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型，提供多种损失函数，具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集，使用方式简单，可快速应用于实际NLP项目中。

NYU-DLSP20 - NYU深度学习2020课程资料与视频

GitHubGithubJupyter NotebookMinicondaNYU-DLSP20Python开源项目

该资源库提供2020年NYU深度学习课程的全面资料，包括视频和文本格式。适用于Mac、Ubuntu和Windows系统，用户需安装Miniconda和相关Python包，通过Git获取课程资源。课程使用Jupyter Notebook和JupyterLab进行数据探索和可视化，推荐使用暗色主题以获得最佳效果。

nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发

Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习

该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践，重点关注最新的深度学习方法和常见场景，如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言，特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验，旨在简化开发过程，帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。

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。

spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库

Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型

Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库，提供高效且准确的自然语言处理注释，支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型，支持 200 多种语言，涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型，支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。

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