Introduction-NLP入门学习资料 - 自然语言处理基础知识一站式学习

Ray

Introduction-NLP入门学习资料 - 自然语言处理基础知识一站式学习

自然语言处理(NLP)是人工智能领域中一个快速发展的方向,涉及计算机科学、语言学等多个学科的知识。对于刚接触NLP的初学者来说,如何系统高效地掌握相关知识往往是一个挑战。本文整理了一份NLP入门学习资料,希望能为大家提供一个清晰的学习路径。

项目简介

Introduction-NLP 是一个开源的NLP入门学习项目,由 GitHub 用户 NLP-LOVE 创建。该项目是基于HanLP作者何晗老师的新书《自然语言处理入门》整理的详细学习笔记,内容涵盖了NLP的主要基础知识点。

项目地址:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP

主要内容

该项目按照《自然语言处理入门》一书的章节顺序,系统地介绍了以下NLP相关知识:

  1. 新手上路 - NLP基本概念
  2. 词典分词
  3. 二元语法与中文分词
  4. 隐马尔可夫模型与序列标注
  5. 感知机分类与序列标注
  6. 条件随机场与序列标注
  7. 词性标注
  8. 命名实体识别
  9. 信息抽取
  10. 文本聚类
  11. 文本分类
  12. 依存句法分析
  13. 深度学习与自然语言处理

每个章节都包含了详细的笔记和代码实现,便于读者理解和实践。

学习建议

  1. 按照项目目录顺序系统学习,打好NLP基础

  2. 结合书本和项目笔记,加深理解

  3. 动手实践代码示例,巩固所学知识

  4. 参考项目推荐的扩展资料,拓展视野

  5. 加入NLP相关社区,与他人交流学习心得

相关资源

总结

Introduction-NLP 项目为NLP初学者提供了一个系统的入门学习路径,内容由浅入深、通俗易懂。无论你是计算机专业学生还是跨领域学习NLP的爱好者,都可以通过该项目获得扎实的NLP基础知识。希望这份学习资料能够帮助更多人踏上NLP的学习之路!

NLP学习思维导图

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

CLIP

CLIP通过对比学习训练神经网络,结合图像和文本,实现自然语言指令预测。其在ImageNet零样本测试中的表现与ResNet50相当,无需使用原始标注数据。安装便捷,支持多种API,适用于零样本预测和线性探针评估,推动计算机视觉领域发展。

Project Cover

AutoGroq

AutoGroq根据用户需求动态生成AI团队,优化工作流程和项目管理。无需手动配置,即可实现专家生成、自然对话、代码片段提取等功能,并支持多种LLM整合。该工具已被近8000名开发者采用。

Project Cover

pytorch-book

这本书提供了《深度学习框架PyTorch:入门与实践(第2版)》的对应代码,基于PyTorch 1.8编写,内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外,还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术,并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目,深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。

Project Cover

rags

RAGs是一个基于Streamlit的应用程序,使用自然语言从数据源创建RAG管道。用户可以描述任务和参数,查看和修改生成的参数,并通过RAG代理查询数据。项目支持多种LLM和嵌入模型,默认使用OpenAI构建代理。该应用程序提供了一个标准的聊天界面,能够通过Top-K向量搜索或总结功能满足查询需求。了解更多关于安装和配置的信息,请访问GitHub页面或加入Discord社区。

Project Cover

Deep-Learning-Interview-Book

该指南全面涵盖深度学习领域的求职面试知识,包括数学、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、图像处理、自然语言处理、SLAM、推荐算法、数据结构与算法、编程语言(C/C++/Python)、深度学习框架等,旨在帮助求职者高效准备面试。

Project Cover

smile

Smile是一个高效且全面的机器学习系统,支持Java和Scala,包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能,涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用,并在Smile网站找到编程指南和详细信息。

Project Cover

courses

本仓库汇集了各种人工智能课程和资源链接,适合不同学习阶段的用户。涵盖生成式AI、深度学习、自然语言处理等多个主题的免费课程,资源来自麻省理工学院、斯坦福大学、哈佛大学等知名机构。欢迎贡献和建议,共同打造优质的AI学习平台。

Project Cover

nlp

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。

Project Cover

BLOOM

作为致力于通过开源和开放科学推进AI发展的平台,BLOOM提供包括BloomModel在内的多款AI模型,充实的文档与代码资源助力研究人员与开发者更好地探索与应用前沿AI技术。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能,包括文生视频、动态画面和形象生成等,帮助用户快速上手,创造专业级内容。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台,用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品,帮助用户探索创意灵感。

Project Cover

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号