GitHub NLP项目:自然语言处理项目的相关干货整理 自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域.本文作者为自然语言处理NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理项目领域的概览,包括了很多人工智能应用程序.选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果.这些自然语言处理项目资源能为想要深入钻研一个自然语言处理NLP任务的人们提供一个良好的开端. 自然语言处理项目的相关干货整理: 指代消解 https://github.com/Kyu…

词义消除歧义NLP项目实验 本项目主要使用https://github.com/alvations/pywsd 中的pywsd库来实现词义消除歧义 目前,该库一部分已经移植到了nltk中,为了获得更好的性能WSD,而不是使用的NLTK模块pywsd库.一般来说,从pywsd的simple_lesk()比NLTK的lesk好.当我有空时,我会尽量更新NLTK模块.在本文档中主要介绍原pywsd库的使用. 一.使用的技术: Lesk 算法 Original Lesk (Lesk, 1986) Ada…

今天要给大家在推荐 Github 上一个优质的中文 NLP 工具和资源集合项目——funNLP,已经获得了 5.3k Stars,1k+ Forks. 项目作者 杨洋,一枚水博&互联网民工,目前主要从事文本分类,信息抽取等自然语言处理研发工作:兴趣包括:语言资源构建.信息抽取与知识图谱.舆情分析等.喜欢分享一些小知识,设有知乎专栏<机器学习小知识> 作者把自己使用的一些资源或工具包整理成这个集合项目,并且会不断更新.项目已经里面不乏很多有用和有趣的内容,包含 50 多个资源或工具,比如…

本文是对xing_NLP中的用N-gram语言模型做完型填空这样一个NLP项目环境搭建的一个说明,本来想写在README.md中.第一次用github中的wiki,想想尝试一下也不错,然而格式非常的混乱,自己都满意,所以先在博客园记录一下,等github博客搭建成功了再说. 1. 操作系统: 作为programer,linux自然是首先选择,ubuntu,centos等等都可以.我用的是CentOS7.3,之前用Centos6.5各种报错,建议装最新版的linux系统,何为最新版?2016年以后…

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

  本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇,以后我们就要步入NLP时代.   本文将会介绍NLP中常见的词袋模型(Bag of Words)以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度(余弦相似度,cosine similarity).   首先,让我们来看一下,什么是词袋模型.我们以下面两个简单句子为例: sent1 = "I love sky, I love sea." sent2 = "I like running, I love reading."   通常,NL…

http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型,它们可以进一步用于目标检测.语义分割等不同的 CV 任务.而在自然语言处理领域中,我们通常只会使用预训练词嵌入向量编码词汇间的关系,因此也就没有一个能用于整体模型的预训练方法.Sebastian Ruder 表示语言模型有作为整体预训练模型的潜质,它能由浅…

http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/53292414 过去半年以来,自然语言处理领域进化出了一件神器.此神器乃是深度神经网络的一种新模式,该模式分为:embed.encode.attend.predict四部分.本文将对这四个部分娓娓道来,并且剖析它在两个实例中的用法. 人们在谈论机器学习带来的提升时,往往只想到了机器在效率和准确率方面带给人们的提升,然而最重要的一点却是机器学习算法的通用性.如果你想写一段程序来识别社交媒体平台上的侮辱性帖子,就把…

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

正如我在<2019年总结>里说提到的, 我将开始一系列自然语言处理(NLP)的笔记. 很多人都说, AI并不难啊, 调现有库和云的API就可以啦. 然而实际上并不是这样的. 首先, AI这个领域十分十分大, 而且从1950年图灵提出图灵测试, 1956年达特茅斯会议开始, AI已经发展了五十多年了, 学术界有的认为有六个时期, 有的认为有三起二落. 所以Ai发展到今天, 已经有相当的规模了, 不可能有一个人熟悉AI的所有领域, 最多也就是熟悉相关联的几个领域, 比如NLP和OCR以及知识图谱相…

英文原文地址:https://districtdatalabs.silvrback.com/modern-methods-for-sentiment-analysis 转载文章地址:http://datartisan.com/article/detail/48.html 情感分析是一种常见的自然语言处理(NLP)方法的应用,特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中.通过这种方式,情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法.尽管情绪在很大程度上是主观的,但是情感量化分析已经有…

Keras内置的预定义模型 上一节我们讲过了完整的保存模型及其训练完成的参数. Keras中使用这种方式,预置了多个著名的成熟神经网络模型.当然,这实际是Keras的功劳,并不适合算在TensorFlow 2.0头上. 当前TensorFlow 2.0-alpha版本捆绑的Keras中包含: densenet inception_resnet_v2 inception_v3 mobilenet mobilenet_v2 nasnet resnet50 vgg16 vgg19 xception 这…

无监督学习 前面已经说过了无监督学习的概念.无监督学习在实际的工作中应用还是比较多见的. 从典型的应用上说,监督学习比较多用在"分类"上,利用给定的数据,做出一个决策,这个决策在有限的给定可能性中选择其中一种.各类识别.自动驾驶等都属于这一类. 无监督学习则是"聚类",算法自行寻找输入数据集的规律,并把它们按照规律分别组合,同样特征的放到一个类群.像自然语言理解.推荐算法.数据画像等,都属于这类(实际实现中还是比较多用半监督学习,但最早概念的导入还是属于无监督学习)…

01- Playground http://playground.tensorflow.org TensorFlow的网页工具Playground提供了几种简单类型的data,可以调节网络结构.学习率.激活函数.正则项等参数,非常直观地看到每个神经元和相关输出的变化,体会到简化的深度学习模型调参的过程. 注意:Playground每次重置后都将采用新的训练数据和测试数据,因此每次运行Playground的结果也就不同. 02- ConvNetJS https://cs.stanford.edu/…

导读:2017 年的时候,AI 前线进行了一场有关人工智能领域薪资差异的专题策划,这篇名为<25 万年薪的你与 25 万月薪的他,猎头来谈你们之间的差别>的文章引起了读者们的热烈讨论.一年过去了,又到了“金九银十”的招聘旺季,对于应届生们来说,今年的招聘形势如何?相比去年,AI 岗位的热度还那么高吗?我们同时也采访了一些 AI 企业的 HR,他们将从自身的角度给求职者们一些建议,如果你正在 AI 求职的茫茫大海中寻觅方向,这篇文章是你绝对不可错过的! 去年的文章里,我们用各种数据“震惊”了读者…

谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言? 这本已是一个不需要争论的问题.如果说三年前,Matlab.Scala.R.Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅. 学习Python之路其修远兮,能否跨进时下最热的人工智能领域,无疑学好Python是通往高薪的捷径之路. <Python核心编程 第3版> (…

转载 2018年01月16日 00:00:00   人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含: 算法.深度学习.机器学习.自然语言处理.数据结构.Tensorflow.Python .数据挖掘.搜索开发.神经网络.视觉度量.图像识别.语音识别.推荐系统.系统算法.图像算法.数据分析.概率编程.计算机数学.数据仓库.建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构. 将上面的岗位涉及到的知识和技术划类,就形成了今天的五份书单: 1人工智能科普类:人工智能科普.人工智能哲学 <智能的本质>斯坦…

  Python自然语言处理入门 原文链接:http://python.jobbole.com/85094/ 分享到:20 本文由 伯乐在线 - Ree Ray 翻译,renlytime 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:Nitin Madnani.欢迎加入翻译组. 本文从概念和实际操作量方面,从零开始,介绍在Python中进行自然语言处理.文章较长,且是PDF格式. (作者案:本文是我最初发表在<ACM Crossroads>Volume 13,Issue 4 上的完整修订版.之所以修订是…

1. 动机 我近期在研究一个 NLP 项目,根据项目的要求,需要能够通过设计算法和模型处理单词的音节 (Syllables),并对那些没有在词典中出现的单词找到其在词典中对应的押韵词(注:这类单词类似一些少见的专有名词或者通过组合产生的新词,比如 Brexit,是用 Britain 和 exit 组合在一起创造出来表示英国脱欧的新词).在这两个任务中,能够对单词的发音进行预测是非常有必要的.本文详细记录我解决该问题的过程,希望能够对初学者和具有一定经验的朋友有所帮助.本文代码实现均基于 Pyth…

一.简介 Python for Data Analysis这本书的特点是将numpy和pandas这两个工具介绍的很详细,这两个工具是使用Python做数据分析非常重要的一环,numpy主要是做矩阵的运算,pandas主要是做数据的预处理,另外本书还教了其他数据分析相关的工具,比如matplotlib用来作图,iPython用来测试.调试代码.本书着重在工具介绍,所以在阅读前最好要对数据分析的理论有一定的了解. 二.Jupyter和Python的介绍 Jupyter是结合代码输入.运行到结果显示…

介绍 你对互联网上的大量文本数据着迷吗?你是否正在寻找处理这些文本数据的方法,但不确定从哪里开始?毕竟,机器识别的是数字,而不是我们语言中的字母.在机器学习中,这可能是一个棘手的问题. 那么,我们如何操作和处理这些文本数据来构建模型呢?答案就在自然语言处理(NLP)的奇妙世界中. 解决一个NLP问题是一个多阶段的过程.在进入建模阶段之前,我们需要首先处理非结构化文本数据.处理数据包括以下几个关键步骤: 在本文中,我们将讨论第一步-标识化.我们将首先了解什么是标识化,以及为什么在NLP中需要标识化…

language-ai 文章AI伪原创,文章自动生成,NLP,自然语言技术处理,DNN语言模型,词义相似度分析.全网首个AI伪原创开源应用类项目. 点击右侧about内的链接极速体验! 代码托管在github,需要的可以自取:https://github.com/LovebuildJ/language-ai 快速开始 环境准备:JDK1.8, maven3.6+, redis 在 application.yml 中配置百度AI的相关信息 baidu: appid: 你的app_id appkey…

作者:HelloGitHub-小鱼干 GitHub 项目名,如同变量命名,一个好的项目名能让你一眼就知道它是什么.500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code,字如其名,是一个旨在收录 500+ 相关 AI 机器学习.深度学习.计算机视觉.NLP 项目代码的项目.而名字代表内涵的还有 30-Days-Of-JavaScript,它在 30 天之内带你了解到大部分的 JS 工具安装.浏览器调…

概述 近几年由于AI的迅速发展,语音相关的自然语言处理NLP项目也变多了,新的技术也越来越成熟,其中TTS(语音生成)和ASR(语音识别)是NLP中非常重要的环节. 今天我们介绍一个开源的ASR项目vosk,以及vosk的简单应用方法. Vosk是开源的语音识别工具包.Vosk支持的事情包括: 1.      支持十九种语言 - 中文,英语,印度英语,德语,法语,西班牙语,葡萄牙语,俄语,土耳其语,越南语,意大利语,荷兰人,加泰罗尼亚语,阿拉伯, 希腊语, 波斯语, 菲律宾语,乌克兰语, 哈萨克…

作者:HelloGitHub-小鱼干 如果你有创造力,就可以以马里奥 Mario 为主角在 a-little-game-called-mario 中开启你的 Hell 模式 Mario:如果你想贡献代码,并不想开辟一条新的 Mario 支线也可以在他人的 Mario Mode 下添砖加瓦. 除了有意思的本周特推 a-little-game-called-mario 之外,本周的 GitHub 也是一大乐园:funNLP 的各类小工具让你的 NLP 之旅顺畅无比,excelize 让你的 Gola…

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发…

经常有人问我:老大让我完成xxx,我不会,他也不会,但是很着急.这个任务怎么实现啊?这个任务需要什么技术啊?这种情况我遇到有100+次了,而且很多时候问得问题跟具体需要的技术简直是驴唇不对马嘴.所以今天整理了常见的30种NLP任务非常适合练手的Project,我觉得有俩作用:研究+练手,加深理解,做到更专业:收藏起来,以备不时之需,不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景,但是涵盖95+%以上是完全没问题的. 还有一个原因,马上周末了,我发现大部分人周五晚上开始到周一上午都不看技术相关的内容,今天本…

一.前言 打算写一个系列的关于自然语言处理技术的文章<Python NLP完整项目实战>,本文算是系列文章的起始篇,为了能够有效集合实际应用场景,避免为了学习而学习,考虑结合一个具体的项目案例展开:汽车投诉问题的自动化分类系统.敬请期待! 二.正文 章 标题 节 关键技术 1 项目概述篇 1.1 学习指引 2 1.2 NLP完整项目演示 汽车投诉问题自动分类 3 1.3 项目业务需求说明 需求规格说明 4 1.4 项目总体架构设计 系统架构设计 5 1.5 项目开发环境部署 6 数据样本篇 2…

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发…

读聪明人的笔记,是不是也能变聪明呢? Image Caption是一个融合计算机视觉.自然语言处理和机器学习的综合问题,它类似于翻译一副图片为一段描述文字. Image Caption问题可以定义为二元组(I,S)的形式, 其中I表示图,S为目标单词序列,其中S={S1,S2,-},其中St为来自于数据集提取的单词.训练的目标是使最大似然p(S|I)取得最大值,即使生成的语句和目标语句更加匹配,也可以表达为用尽可能准确的用语句去描述图像. Image Caption主要研究分为以下几个方向: 1…