| 本项目提供了针对中文的XLNet预训练模型，扩展了丰富的自然语言处理资源，提供多种中文预训练模型选择。我们欢迎各位专家学者下载使用，并共同促进和发展中文资源建设。 本项目基于CMU /谷歌官方的XLNet： : 其他相关资源： MacBERT预训练模型： : 中文ELECTRA预训练模型： : 中文BERT-wwm预训练模型： : 知识蒸馏工具TextBrewer： : 查看更多哈工大讯飞联合实验室（HFL）发布的资源： : 新闻 2021年1月27日所有模型已支持TensorFlow 2，请通过变压器库进行调用或下载。 2020/9/15我们的论文被录用为长文。 2020/8/27哈工大讯飞联合实验室在通用自然语言理解评论GLUE中荣登榜首，查看，。 2020/3/11为了更好地了解需求，邀请您填写，刹车为大家提供更好的资源。 2020/2/26哈工大讯飞联合实验室发布 历史新闻2019/12/19本目录发布的模型已接受[Huggingface-Transformers]（ ） 2019/9/5 XLNet-base已可下载，查看 2019/8/1

基准短语提取基准数据集 该存储库包含大量精选的基准数据集，用于评估自动关键词提取算法。 这些数据集均使用Stanford CoreNLP套件进行了预处理，并以XML格式提供。 数据集格式 所有数据集均按照以下通用结构存储： dataset/ /test/ <- test documents /train/ <- training documents (if available) /dev/ <- validation documents (if available) /src/ <- e

伦敦 使用Python和GraphX的Spark中的身份图。 参考 指示 创建虚拟环境 virtualenv -p python3 .env source .env/bin/activate pip install -r requirements.txt 构建Docker映像 ./bin/build.sh slave ./bin/build.sh master ./bin/build.sh zoo ./bin/build.sh network 运行Docker容器 ./bin/start.sh slave ./bin/start.sh master ./bin/start.sh zoo 使用Hadoop集群UI 访问http://0.0.0.0:8088/cluster 。 监控Docker容器 ./bin/status.sh 停止Docker容器 ./bin/stop.sh slave

Natural Language Processing with PyTorch by Brian McMahan, Delip Rao Publisher: O'Reilly Media, Inc. Release Date: February 2019

Hands－On_Natural_Language_Processing_with_Python 2018 a lot of examples

NGBoost：用于概率预测的自然梯度提升 ngboost是一个Python库，实现了“自然梯度增强”，如。 它建立在，旨在针对适当的评分规则，分布和基础学习者的选择进行扩展和模块化。 在此可以对NGBoost的基本方法进行详尽的介绍。 安装 via pip pip install --upgrade ngboost via conda-forge conda install -c conda-forge ngboost 用法 波士顿住房数据集上的概率回归示例： from ngboost import NGBRegressor from sklearn . datasets import load_boston from sklearn . model_selection import train_test_split from sklearn . metrics import mean_squared_error X , Y = load_boston ( True ) X_train , X_test , Y_train , Y_test = train_test_split

Deep Learning for Natural Language Processing by Jason Brownlee 在 Python 中为自然语言开发深度学习模型

Implement natural language processing applications with Python using a problem-solution approach. This book has numerous coding exercises that will help you to quickly deploy natural language processing techniques, such as text classification, parts of speech identification, topic modeling, text summarization, text generation, entity extraction, and sentiment analysis. Natural Language Processing Recipes starts by offering solutions for cleaning and preprocessing text data and ways to analyze it with advanced algorithms. You’ll see practical applications of the semantic as well as syntactic analysis of text, as well as complex natural language processing approaches that involve text normalization, advanced preprocessing, POS tagging, and sentiment analysis. You will also learn various applications of machine learning and deep learning in natural language processing. By using the recipes in this book, you will have a toolbox of solutions to apply to your own projects in the real world, making your development time quicker and more efficient. What You Will Learn Apply NLP techniques using Python libraries such as NLTK, TextBlob, spaCy, Stanford CoreNLP, and many more Implement the concepts of information retrieval, text summarization, sentiment analysis, and other advanced natural language processing techniques. Identify machine learning and deep learning techniques for natural language processing and natural language generation problems Who This Book Is For Data scientists who want to refresh and learn various concepts of natural language processing through coding exercises.

GPT-2 PyTorch实施 目录 介绍 该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现。 它提供模型训练，句子生成和量度可视化。 它被认为是可以理解和优化的。 我们设计的代码易于理解。 另外，我们使用来提高性能。 依存关系 正则表达式 tqdm 火炬 麻木 matplotlib 用法 怎么训练？ 在训练GPT-2模型之前，应准备语料库数据集。 我们建议使用构建自己的语料库。 相反，训练模块需要带有词汇表文件的标记化训练和评估数据集。 准备数据集后，可以使用以下方法训练GPT-2： $ python -m gpt2 train --train_corpus build/corpus.train.txt \ --eval_corpus build/corpus.test.txt \

语音聊天 Проектсостоитиздвухчастей-голосовойботиRESTfulсервердлявзаимодействиясним。 Длязапускаботалокальнонужновыполнить python3 bot.py （или run_bot.sh ）ивпредложенномменювыбратьжелаемыйвариантработы（ ）。 Длязапуска的RESTfulсервера，предоставляющегоинтерфейсдлявзаимодействиясмодулямиголосовогобота，нужно