CLASS1 — NLP INTRODUCTION SUMMARY Applications of NLP Information Extraction 信息抽取 Information Extraction & Sentiment Analysis 信息抽取与情感分析 Machine Translation Three kind of language technology A. mostly

NLP-自然语言处理入门 1.书籍-理论篇   吴军老师的的《数学之美》 《统计自然语言处理(第2版)》（宗成庆）蓝皮版 《统计学习方法》（李航） 《自然语言处理简明教程》（冯志伟） 《自然语言处理综论》（Daniel Jurafsky） 《自然语言处理的形式模型》（冯志伟） 2.书籍——实践篇   python基础教程（翻译版）+python入门博客推荐：廖雪峰的python教程  《机器学习实

1. 概述 强调对语言知识的理性整理（知识工程） 受计算语言学理论指导 基于规则的知识表示和推导（符号计算） 语言处理规则（数据）与程序分离，程序体现为规则语言的解释器！ 2. 词法分析  形态还原（针对英语、德语、法语等） 把句子中的词还原成它们的基本词形。  词性标注 为句子中的词标上预定义类别集合（标注集）中的类。  命名实体识别 人名 地名 机构名  分词（针对汉语、日语等） 识别

NLP–Basic Embedding Model 1-1. NNLM(Neural Network Language Model) - Predict Next Word Paper下载 代码块 NNLM-Tensor.py @Tae Hwan Jung @graykode import tensorflow as tf import numpy as np tf.reset_default

NLP - ngram - N元语言模型 python 实现 一、说明 N-Gram N元语言模型：         N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。     N-Gr

背景     分类问题是机器学习中研究和使用都相当多的问题之一；它一般是个有监督的学习(surprised learning)过程；大致来说，有监督的学习是目前工业界有成效应用最多的了，虽然它(surprised learning)距离真正意义上人工智能还有一定差距的感觉；但是多多掌握分类问题模型仍然还是非常有必要的，其现有的应用场景已经非常之多了，这里不一一列举；在很多应用环节都能完成迅速识别、

模式识别 一、定义 模式：可以看做是对象的组成成分或影响因素间存在的规律性关系，或者是因素间存在的确定性或随机性规律的对象、过程或事件的集合。 二、相关专业术语 样本（sample）：要研究对象的一个个体，注意与统计学中的不同，类似于统计学中的实例（instance）； 样本集（sample set）：样本的集合，统计学中的样本就是指样本集； 类或类别（class）：在所有样本上定义的一个子集，处

NLP Architect 是一个开源的 Python 库，用于探索最先进的深度学习拓扑结构和技术，以优化自然语言处理和自然语言理解神经网络。NLP Architect 的设计是为了灵活地添加新的模型、神经网络组件、数据处理方法，并方便训练和运行模型。 特点 新颖的 NLU 模型展示了新颖的拓扑结构和技术 优化的 NLP/NLU 模型，展示了神经 NLP/NLU 模型的不同优化算法 面向模型的设计

nlp-lang 文档地址:http://www.nlpcn.org/docs/7 部分演示:http://www.nlpcn.org/demo MAVEN <dependencies>    <dependency>        <groupId>org.nlpcn</groupId>        <artifactId>nlp-lang</artifactId>        <versi

Tracking Progress in Natural Language Processing Table of contents English Automatic speech recognition CCG Common sense Constituency parsing Coreference resolution Data-to-Text Generation Dependency

项目介绍 此项目是机器学习、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。 既然是以面试为主要目的，亦不可以篇概全，请谅解，有问题可提出。 此项目以各个模块为切入点，让大家有一个清晰的知识体系。 此项目亦可拿来常读、常记以及面试时复习之用。 每一章里的问题都是面试时有可能问到的知识点，如有遗漏可联系我进行补充，结尾处都有算法的实战代码案例。 思维导图，请关注 AI

awesome-nlp A curated list of resources dedicated to Natural Language Processing Read this in English, Traditional Chinese Please read the contribution guidelines before contributing. Please add your

nlp-tutorial nlp-tutorial is a tutorial for who is studying NLP(Natural Language Processing) using Pytorch. Most of the models in NLP were implemented with less than 100 lines of code.(except comments