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Foundations of Statistical Natural Language Processing

Natural Language Processing

“Natural”是用于 nodejs 的通用自然语言工具。 它为自然语言处理提供了广泛的功能。 目前支持标记化、词干提取、分类、语音学、tf-idf、WordNet、字符串相似性和一些屈折变化。 它仍处于早期阶段，因此我们对错误报告、贡献等非常感兴趣。 请注意，Rob Ellis 的 node-nltools 中的许多算法正在合并到这个项目中，并将从这里开始维护。 虽然大多数算法都是针对英语的，但贡献者已经实现了对其他语言的支持。 添加了俄语词干和西班牙语词干。 添加了更多语言的词干和标记化。 如果您只是想在没有自己的节点应用程序的情况下使用自然，则可以通过 NPM 进行安装。

nlp学习的基础教材，共583页，内含目录。

1. Abstract 问题的提出在于计数类问题在很多模型上表现性能不佳，作者分析出现这类问题是源于软注意力机制 （Soft-Attention），进而提出了一个计数模块 2. Problems with Soft Attention 在 VQA 领域中，造成计数类问题表现不佳的原因主要有：(1) Soft-Attention 的广泛运用，(2) 区别于标准的计数问题，对于 VQA 来说，没有明确的标签标定需要计数对象的位置，(3) VQA 系统的复杂性，表现在不仅要处理计数类问题，同时还要兼顾其他复杂的问题，(4) 真实场景中，对某个对象区域可能存在多次重叠采样。 截至目前，即使是 Hard

UA-GEC：乌克兰语的语法错误纠正和流畅语料库 此存储库包含 UA-GEC 数据和随附的 Python 库。 数据 所有语料库数据和元数据都保存在./data 。 它有两个子文件夹用于 每个拆分（训练和测试）都有用于不同数据表示的更多子文件夹： ./data/{train,test}/annotated以带存储文档 ./data/{train,test}/source和./data/{train,test}/target存储文档的原始版本和更正版本。 这些目录中的文本文件是没有注释标记的纯文本。 这些文件是根据带注释的数据生成的，在某种程度上是多余的。 我们保留它们是因为这种格式在某些用例中很方便。 元数据 ./data/metadata.csv存储每个文档的元数据。 这是一个包含以下字段的 CSV 文件： id (str)：文档标识符。 author_id (str)：文档作者标

BERTopic是一种主题建模技术，它利用BERT嵌入和c-TF-IDF创建密集的群集，从而使主题易于理解，同时又在主题描述中保留了重要的单词。 BERTopic是一种主题建模技术，它利用BERT嵌入和c-TF-IDF创建密集的群集，从而使主题易于理解，同时又在主题描述中保留了重要的单词。 相应的中等职位可以在这里找到。 关于项目算法的目录2.1。 句子转换器2.2。 UMAP + HDBSCAN 2.3。 c-TF-IDF入门3.1。 安装3.2。 基本用法3.3。 概述Google合作实验室1.关于项目返回目录

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