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Introduction-NLP

《自然语言处理入门》详细解析

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。

ngram - N元语言模型实践:机器学习基础与自然语言处理入门
Githubn-gramtokenization开源项目机器学习自回归语言模型
ngram项目是一个构建N元语言模型的开源工具,通过实践演示机器学习和自然语言处理的基础概念。项目使用32,032个名字作为数据集,实现字符级语言模型,涵盖训练、评估、数据分割等核心环节。提供Python和C语言双版本实现,便于深入理解N元模型原理及性能比较。适合入门者学习自回归语言建模和机器学习基础知识。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目,集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF,再到多任务学习模型,涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案,便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型,并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南,还支持Docker部署,方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
ABigSurvey - 自然语言处理和机器学习综述论文汇总与分析
GithubMLNLPcategorizationstatisticssurvey papers开源项目
本文汇总了数百篇关于自然语言处理和机器学习的综述论文,并对其进行分类和数量统计,涵盖对话系统、信息检索、大型语言模型等热门主题。文章展示了1063篇论文的链接,并根据发表年份绘制了统计图表,同时生成了展示热门话题的词云。
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。
cs224n-win2223 - 斯坦福CS224N课程解决方案与学习路线图
CS224NGithubStanford开源项目深度学习自然语言处理课程作业
本项目汇总斯坦福CS224N自然语言处理课程2022/23冬季学期的完整解决方案,包括所有作业答案和详细学习计划。内容涵盖NLP核心概念、深度学习技术、论文阅读指导以及PyTorch和Hugging Face等实用工具的应用,为学习者提供全面的NLP学习资源。
llms-from-scratch-cn - 动手构建大语言模型的完整教程
DatawhaleGithubLLMs From Scratch人工智能大语言模型开源项目深度学习
本教程提供系统化的学习路径,涵盖基础理论、实际编码、数据处理、注意力机制、预训练和微调,帮助开发者掌握ChatGPT等大型语言模型的核心技术,适合具备一定编程基础的技术人员。
ML-Course-Notes - 机器学习和AI课程讲义共享平台
CMU Neural Nets for NLPCS224NCS25GithubMIT 6.S191Machine Learning Specialization开源项目
本项目汇集和分享机器学习、自然语言处理(NLP)及人工智能(AI)的课程讲义。用户可以在平台上协作整理笔记,涵盖从基础到高级的学习内容,包括监督学习、无监督学习、深度学习、生成模型及强化学习等。讲义来自多位知名讲师的热门课程,如Andrew Ng的机器学习课程、MIT的深度学习导论及CMU的神经网络与NLP课程,内容权威且实用。加入社区,共同提升学习效果。
tweetnlp - 社交媒体文本分析的全能NLP工具集
GithubTweetNLP开源项目数据集模型社交媒体自然语言处理
TweetNLP是一个专注于社交媒体分析的Python库,为Twitter等平台提供全面的文本分析功能。该库集成了多项先进的自然语言处理技术,包括情感分析、表情预测、命名实体识别等。TweetNLP还支持主题分类、讽刺检测、仇恨言论识别和情感识别等多种任务,为社交媒体研究和应用开发提供了强大而灵活的工具集。
AI-Notes - 全面的AI学习资源 从理论到实践的系统指南
AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。
ltp - 中文自然语言处理平台,多任务和高效推理支持
GithubLTP中文自然语言处理分词开源项目深度学习模型预训练模型
LTP(Language Technology Platform)提供中文分词、词性标注、句法分析和命名实体识别等自然语言处理功能。通过多任务框架和共享预训练模型进行优化,显著提升性能。LTP支持快速的感知机算法推理和高精度的深度学习分析,并在Huggingface Hub上提供预训练模型下载。最新版LTP v4.2.0优化了结构,并支持用户自定义模型训练和上传,提高了灵活性和实用性。
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