compromise 是一个开源的，基于 JavaScript 的自然语言处理库。
它支持如下功能：
- 匹配
- 变形
- 名词，动词，句子，值
- 元数据
- ngram
- 同义词等等
见Sample Code如下：
nlp(entireNovel).sentences().if('the #Adjective of times').out()
// "it was the blurst of times??"
nlp('she sells seashells by the seashore.').sentences().toFutureTense().out()
// 'she will sell seashells...'
if( doc.has('^simon says (shoot|fire) #Determiner lazer') ){
fireLazer()
} else {
dontFire()
}
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javascript 压缩 I've been coding some more advanced JavaScript applications lately and they've made me think a lot about coding styles. More specifically: shortness of code vs. readability. 最近，我一直在编写一些更
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题目链接（复制过来好难看） 题目大意： 两个人写下一段话，让你寻找他们两个的最长公共的单词序列。 思路： 只需要把最长公共子序列换成存储单词就可以 代码： #include<stdio.h> #include<string.h> #include<iostream> using namespace std; char a[105][35]; char b[105][35
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看资料，遇到一个术语名词，Drive-by Compromise，搜了一波资料。基本弄懂了一些。 以下，摘录一些我看的文献的节选，有空（基本不会）再翻译吧。 Technique: Drive-by Compromise - MITRE ATT&CK™ https://attack.mitre.org/techniques/T1189/ drive-by compromise A drive
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javascript运算符 The conditional ternary operator in JavaScript assigns a value to a variable based on some condition and is the only JavaScript operator that takes three operands. JavaScript中的条件三元运算符会根据
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我找到了一个简单的JS脚本作为聊天机器人. 在脚本本身中,lastUserMessage的结果是内联预定义的 if (lastUserMessage === 'name') { botMessage = 'My name is ' + botName; } 我想要实现的是如果JS在db中搜索lastUserMessage并从那里提供botMessage. 我相信它不应该那么难,但我无法弄清楚如何去
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在之前的一篇文章里面，留下的问题是不能完美解决jstest-gtk不能正常识别Logitech G920方向盘的问题。 虽然可以通过重启电脑到windows下进行设置一番，但是始终没有彻底解决jstest-gtk正常识别方向盘的问题。 现在，我通过查资料，逛Github，知道了原因，但是才疏学浅，根据大神的教程，始终未能彻底解决jstest-gtk识别方向盘的问题。这里我附上了原因以及解决问题的教
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转：http://phrack.org/papers/attacking_javascript_engines.html Title : Attacking JavaScript Engines: A case study of JavaScriptCore and CVE-2016-4622 Author : saelo Date : October 27, 2016 |=-------
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自然语言处理之序列模型 - 小象学院 解决 NLP 问题的一般思路 这个问题人类可以做好么？ - 可以 -> 记录自己的思路 -> 设计流程让机器完成你的思路 - 很难 -> 尝试从计算机的角度来思考问题 NLP 的历史进程 规则系统 正则表达式/自动机 规则是固定的 搜索引擎 “豆瓣酱用英语怎么说？” 规则：“xx用英语怎么说？” => translate(XX, English)
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主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习简介 自然语言学习初级 数学和机器学习知识补充 自然语言处理中级 自然语言处理专项领域学习 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes
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知识图谱 接口: nlp_ownthink 目标地址: https://ownthink.com/ 描述: 获取思知-知识图谱的接口, 以此来查询知识图谱数据 限量: 单次返回查询的数据结果 输入参数 名称 类型 必选 描述 word str Y word="人工智能" indicator str Y indicator="entity"; Please refer Indicator Info
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PyTorch 自然语言处理（Natural Language Processing with PyTorch 中文版）
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这是一本关于自然语言处理的书。所谓“自然语言”，是指人们日常交流使用的语言，如英语，印地语，葡萄牙语等。
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自然语言处理怎么学？ 先学会倒着学，倒回去看上面那句话：不管三七二十一先用起来，然后再系统地学习 nltk是最经典的自然语言处理的python库，不知道怎么用的看前几篇文章吧，先把它用起来，最起码做出来一个词性标注的小工具 自然语言处理学什么？ 这门学科的知识可是相当的广泛，广泛到你不需要掌握任何知识就可以直接学，因为你不可能掌握它依赖的全部知识，所以就直接冲过去吧。。。 话说回来，它到底包括哪些
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自然语言处理（NLP）是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统通信的AI方法。 当您希望像机器人这样的智能系统按照您的指示执行，当您想要听取基于对话的临床专家系统的决定等时，需要处理自然语言。 NLP领域涉及使计算机使用人类使用的自然语言来完成有用的任务。 NLP系统的输入和输出可以是 - Speech 书面文字 NLP的组成部分 在本节中，我们将了解NLP的不同组件。 NLP有两个组成部分。 组
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来自 PythonProgramming.net 的文章，欢迎阅读自然语言处理系列教程，使用 Python 的自然语言工具包 NLTK 模块。