ACL Anthology,囊括了ACL,EMNLP,CL等NLP领域重要会议和期刊的论文.http://www.aclweb.org/anthology-new/ LDC: The Linguistic Data Consortiumhttp://www.ldc.upenn.edu/ 知网http://www.keenage.com/ WordNethttp://wordnet.princeton.edu/ 中文自然语言处理开放平台http://www.nlp.org.cn/ AAAI Top…

分词(Segment):中英文都存在分词的问题,不过相对来说,英文单词与单词之间本来就有空格进行分割,所以处理起来相对方便.但是中文书写是没有分隔符的,所以分词的问题就比较突出.分词常用的手段可以是基于字典的最长串匹配,据说可以解决85%的问题,但是歧义分词很难.另外就是当下主流的统计机器学习的办法,利用HMM/CRF这一类的模型解决   词性标注(Label):基于机器学习的方法里,往往需要对词的词性进行标注.标注的目的是,表征词的一种隐状态,隐藏状态构成的转移就构成了状态转移序列.例如:苏宁…

1.统计类工具:可参见[统计学习常用Python扩展包] 2.linux自带工具:可参见[[整理]Linux常用文本处理命令] 3.简繁转换工具:opencc Open Chinese Convert(OpenCC)是一個中文簡繁轉換開源項目,提供高質量的簡繁轉換詞庫和可供調用的函數庫(libopencc).還提供命令行簡繁轉換工具,人工校對工具,詞典生成程序,以及圖形用戶界面.(https://code.google.com/p/opencc/wiki/Introduction) 特點 嚴格區…

常用语料资源 下面提供一些网上能下载到的中文的好语料,供研究人员学习使用.(1).中科院自动化所的中英文新闻语料库 http://www.datatang.com/data/13484中文新闻分类语料库从凤凰.新浪.网易.腾讯等版面搜集.英语新闻分类语料库为Reuters-21578的ModApte版本.(2).搜狗的中文新闻语料库 http://www.sogou.com/labs/dl/c.html包括搜狐的大量新闻语料与对应的分类信息.有不同大小的版本可以下载.(3).李荣陆老师的中文语料…

一些常见的NLP任务的开源/免费工具, *Computational Linguistics ToolboxCLT http://complingone.georgetown.edu/~linguist/compling.htmlGATE http://gate.ac.uk/Natural Language Toolkit(NLTK) http://nltk.orgMALLET http://mallet.cs.umass.edu/index.php/Main_Page *English Ste…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…