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NLP基础知识与应用案例介绍

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。

booknlp - 用于书籍和长文档的全面自然语言处理管道
Github事件标注实体识别开源项目指代消解文本分析自然语言处理
BookNLP是一个专门针对英文书籍和长文档的自然语言处理管道。它集成了多项功能,如词性标注、依存句法分析、实体识别、人物名称聚类、指代消解、引语说话人识别等。系统提供大小两种模型,可根据计算资源和精度需求灵活选择。BookNLP为文学文本分析和大规模文档处理提供了全面的语言学分析支持。
NLP-Interview-Notes - 自然语言处理面试全攻略与实战技巧
GithubNLP事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目
该项目汇总了自然语言处理(NLP)领域的常见面试题和详细解析,包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析,帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外,还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法,全面助力NLP面试准备。
awesome-nlp - 一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料
GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
awesome-nlp是一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作,保持在NLP领域的前沿,提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理,如中文、韩文、阿拉伯文等,为全球用户提供适用资源,是一个知名的NLP信息平台。
NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程
GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
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。
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。
funNLP - 全面汇总AI相关资源,文本处理、语音识别及NLP项目
GithubLLM训练推理NLP民工的乐园中文NLP资源库开源项目文本生成热门类ChatGPT模型
本资源为AI领域研究人员和开发者提供全面的相关工具、库和项目。涵盖文本处理、语音识别、自然语言处理(NLP)等多个方向,包括敏感词检测、机器翻译、情感分析等实用功能,适合于科研、教育和商业应用。
tensorflow-nlp-tutorial - Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程
BERTGithubKoGPT-2NLPTensorflow开源项目딥 러닝
此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细,基于e-Book中的理论,涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习,无需额外安装Python。该项目持续更新,提供最新的自然语言处理技术和代码示例。
sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径
GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理
该页面介绍了中文情感分析的三种类型:基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法,并展示了四种实现方式:词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。
lit - 自学AI实践者必备技术书籍精选
AIGithubNLP开源项目数据科学机器学习编程
lit项目为自学AI实践者提供了精心策划的技术书籍集锦。涵盖人工智能、数据科学、计算机科学、编程等多个领域的经典著作,从入门到进阶兼具理论深度和实践指导。项目创建者基于个人经验对每本书进行简要介绍,为读者选择合适学习材料提供参考。这一资源有助于系统全面地学习AI相关知识。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
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