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服装行业词库-nlp/自然语言处理

适用于多变量时间序列的预测，结合global self-attention、local self-attention和自回归模块

本文件包含清华大学ACL2020的论文和数据集 以及代码。适用于NLP的方向的研究。论文是全英文的 里面有详细的论述和数据集 以及代码

得来的完整原版pdf，共361页，不是图片版，有索引，自然语言入门神书，豆瓣评分9.1

修剪后的依赖树上的图卷积用于关系提取 此回购包含PyTorch代码，用于修剪。 本文/代码在修剪的依赖树上引入了图卷积神经网络（GCN），用于关系提取的任务。 还引入了一种特殊的树修剪技术，称为“以路径为中心的修剪”，以从树中消除不相关的信息，同时最大程度地维护相关信息。 与诸如各种基于LSTM的模型之类的序列模型相比，此GCN模型利用依赖结构桥接远程单词，因此提高了远程关系的性能。 与以前的递归模型（如TreeLSTM）相比，此GCN模型在获得更好的性能的同时，也更早地实现了并行化，因此效率更高。 参见下面的模型架构概述： 要求 Python 3（在3.6.5上测试） PyTorch（

非官方的PyTorch实现 Kevin Clark的。 Minh-Thang Luong。 Quoc V. Le。 克里斯托弗·曼宁 复制结果 我从头开始对ELECTRA-small进行了预培训，并已在GLUE上成功复制了论文的结果。 模型 可乐 SST MRPC STS QQP MNLI 秦皇岛 RTE 平均的平均值 电子小OWT 56.8 88.3 87.4 86.8 88.3 78.9 87.9 68.5 80.36 ELECTRA-Small-OWT（我） 58.72 88.03 86.04 86.16 88.63 80.4 87.45

NLP与聊天机器人实战：NLTK概述、文本处理流程、NLP经典三案例、深度学习加持、聊天机器人

维达情绪分析（NLP），PHP，法语 这是VADER（价识别字典和情感推理器）PHP法语版本。 请访问< >以查看原始版本。 VADER是一种基于词典和规则的情感分析工具，专门针对社交媒体中表达的情感进行调整。 工作很好！ 示例代码： require_once "vadersentiment.php"; $textToTest = "La jolie Galline est belle, belle, BELLE !"; $sentimenter = new new SentimentIntensityAnalyzer(); $result = $sentimenter->getSentiment($textToTest); print_r($result); 示例代码的输出 ['neg'=> 0.0, 'neu'=> 0.254, 'pos'=> 0.746, 'compound'

恢复上升 简历解析器和摘要器工具可对简历进行分类，并根据用户要求对简历进行排名。 数据集 包含1000个以csv格式标记的简历（根据特定简历所属的主要类别/类别进行标记）。 我们将使用此csv格式的简历数据集来训练我们的模型以进行分类。 然后，我们的模型应该能够处理任何看不见的简历。 参考文件： Utils / Analysis.ipynb ：数据清理+预处理+可视化+见解 Utils / Summarize.ipynb ：恢复汇总算法 Utils / pdftotext.ipynb ：使用pdfminer将odf转换为文本 Utils / Modelling.ipynb ：主文件+代表性更改+培训+模型比较+测试 Utils / naive_bayes.ipynb ：多项朴素贝叶斯实现 Utils / svm.ipynb ：svm实现 Utils / clean_data1.csv ：