Natural Language Processing in Action is your guide to creating machines that understand human language using the power of Python with its ecosystem of packages dedicated to NLP and AI. About the Technology Recent advances in deep learning empower applications to understand text and speech with extreme accuracy. The result? Chatbots that can imitate real people, meaningful resume-to-job matches, superb predictive search, and automatically generated document summaries—all at a low cost. New techniques, along with accessible tools like Keras and TensorFlow, make professional-quality NLP easier than ever before.

WordGCN 使用图卷积网络在词嵌入中整合句法和语义信息 WordGCN概述 SynGCN概述：SynGCN使用图卷积网络来利用依赖上下文学习单词嵌入。 对于词汇表中的每个单词，该模型旨在通过基于使用GCN编码的依存关系上下文预测每个单词来学习其表示形式。 请参阅本文的第5节以获取更多详细信息。 依存关系 与TensorFlow 1.x和Python 3.x兼容。 可以使用requirements.txt安装依赖项。 pip3 install -r requirements.txt 安装用于评估学习的嵌入的。 可以从此下载本文中使用的测试和有效数据集拆分。 用提供的文件夹替换原始的~

关系提取中的位置感知注意力RNN模型 此存储库包含PyTorch代码，用于纸上的。 TACRED数据集：有关TAC关系提取数据集的详细信息可以在上找到。 要求 Python 3（在3.6.2上测试） PyTorch（在1.0.0上测试） 解压缩，wget（仅用于下载） 制备 首先，从斯坦福大学网站下载和解压缩GloVe载体，方法如下： chmod +x download.sh; ./download.sh 然后使用以下方法准备词汇和初始单词向量： python prepare_vocab.py dataset/tacred dataset/vocab --glove_dir data

在获得完整的 不完全是！ 这个自述文件是实时站点的糟糕替代品。 关于自然地球矢量 Natural Earth 是一个公共领域地图数据集，可用比例为 1:10m、1:50m 和 1:110 百万。 具有紧密集成的矢量（这里）和栅格数据（），通过 Natural Earth，您可以使用制图或 GIS 软件制作各种视觉上令人愉悦的精心制作的地图。 Natural Earth 是通过许多的合作建造的，并得到 （北美制图信息协会）的支持，可免费用于任何类型的项目（有关更多信息参阅我们的页面）。 方便 Natural Earth 解决了一个问题：寻找适合制作小比例地图的数据。 在网络上充斥着地理空间数据的时代，制图师被迫浪费时间筛选混乱的数据，以制作清晰易读的地图。 因为您的时间很宝贵，所以 Natural Earth 数据随时可用。 整洁很重要 精心概括的线条在 1:10m、1:50m 和 1:1

自然演绎证明助手 CSI5110学期项目的自然推论工具 内置JavaScript，并实现了11个自然推论基本规则。 这是一个实时预览：http:

此应用程序有助于创建自然演绎风格的逻辑证明。 该样式是奥克兰大学哲学课程中使用的样式。 输入序列后，可以在自然扣除计划器中完成证明。 结果可以导出为png，文本或LaTeX宏。

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对NER的监管不力 与ACL 2020接受的论文“没有标签数据的命名实体识别：弱监督方法”相关的源代码。 要求： 您首先应该确保安装以下Python软件包： spacy （版本> = 2.2） hmmlearn snips-nlu-parsers pandas numba scikit-learn 您还应该在Spacy中安装en_core_web_sm和en_core_web_md模型。 要在ner.py运行神经模型，还需要安装pytorch ， cupy ， keras和tensorflow 。 要运行基线，您还需要安装snorkel 。 最后，您还需要下载以下文件并将

文件2 动机 给定两个具有相同行数的文件， files2rouge计算每个序列（=行）的平均ROUGE得分。 每个序列可以包含多个句子。 在这种情况下，必须使用--eos标志（默认值：“。”）传递句子字符串的结尾。 使用错误的eos分隔符运行files2rouge可能会导致ROUGE-L得分不正确。 您可能还对Python实现（而不是包装器）感兴趣： : 。 $ files2rouge --help usage: files2rouge [-h] [-v] [-a ARGS] [-s SAVETO] [-e EOS] [-m] [-i] refer