Introduction-NLP

《自然语言处理入门》详细解析

自然语言处理 HanLP 机器学习文本分类命名实体识别 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

nltk - 开源Python工具包促进自然语言处理研究

GithubNLTKNLTK文档Python模块开源开源项目自然语言处理

NLTK是一个用于自然语言处理的开源Python工具包，包含模块、数据集和教程。适用于Python 3.8到3.12版本。访问nltk.org获取文档和贡献指南，支持开发。NLTK代码采用Apache 2.0许可，文档采用Creative Commons许可，语料库可用于非商业用途。

base1 - 基于LTP实现的高效中文自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLTP分词开源项目感知机算法模型深度学习模型自然语言处理

LTP是一款中文自然语言处理工具，支持分词、词性标注和命名实体识别等任务。在Huggingface Hub上提供快速访问，并支持深度学习和感知机算法模型。用户可根据需求选择合适的模型，以满足不同应用场景的效率和精度要求。新的Pipeline API提升了推理速度和易用性，为研究和开发人员提供了多样化的应用支持。

JioNLP - 中文自然语言处理预处理与解析工具包

GithubJioNLPLLMMELLMNLPPython开源项目

JioNLP 是一个专为自然语言处理开发者设计的工具包，提供高效的预处理和解析功能。功能包括车牌号解析、时间语义解析、关键短语抽取、文本清理和数据增强。还包含 MELLM 算法，用于评估大语言模型。安装 JioNLP 后，开发者可以快速上手，提升其 NLP 研究和应用效果。

NLP-progress - 追踪自然语言处理领域进展的开源项目

GithubNLP任务SOTA多语言开源项目数据集自然语言处理

这是一个开源项目，旨在追踪自然语言处理领域的最新进展。该项目涵盖了从词性标注到阅读理解等多种NLP任务，提供基准数据集和顶尖模型性能对比。它包含多语言NLP任务进展，为研究人员提供了解行业现状的重要参考。项目持续更新，反映了NLP技术的快速发展。

nlp-paper - 自然语言处理领域的主要论文和资源汇总

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本资源汇总了自然语言处理（NLP）领域的重要论文，包含BERT系列、Transformer系列、迁移学习、文本摘要、情感分析、问答系统、机器翻译等方向。详细分类和链接帮助研究者、工程师及NLP爱好者轻松找到最新研究成果和技术实现，助力他们的学习和研究。

transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程

BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目

本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程，包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧，并提供配套的Python代码示例和工具指南。

fastHan - 多任务中文NLP工具包

BERTGithubfastHan中文自然语言处理多任务模型开源项目微调

fastHan是一个基于BERT的多任务中文NLP工具包,支持分词、词性标注、依存分析和命名实体识别等任务。它能处理现代汉语和古汉语,还可进行中文AMR解析。fastHan采用联合训练模型,在多个数据集上表现优异。该工具使用方便,支持GPU加速,并提供模型微调功能,适用于各种中文NLP应用场景。

mynlp - 高性能和可扩展的中文自然语言处理工具包

GithubMynlp中文NLP安装开源项目模型词典

mynlp是一个高性能且可扩展的中文自然语言处理工具包，支持通过Maven和Gradle轻松安装。用户可根据需求选择核心词典、词性标注、命名实体识别、拼音切分等模型资源，mylnp-all依赖包涵盖大部分常用资源。该项目参考了多个优秀开源项目并结合多种算法，适用于广泛的应用场景。详情请访问mynlp在线文档。

HugNLP - 基于Hugging Face的全面NLP开发应用框架

GithubHugNLPNLP应用开发开源项目指令微调预训练语言模型

HugNLP是基于Hugging Face的NLP开发应用库，为研究人员提供便利高效的开发环境。它集成了丰富的模型、处理器和应用模块，支持知识增强预训练、提示微调、指令调优等技术。该框架还包含参数高效学习、不确定性估计等工具，可用于构建多种NLP应用。HugNLP获得CIKM 2023最佳演示论文奖。

llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践

GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络

LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识，然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究，及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践，提供互动辅助工具和丰富笔记本，有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。

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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。

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