知识图谱实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握知识图谱领域核心技术，基于Python各大开源技术实现知识图谱核心应用。通俗讲解核心技术点及其应用领域，全程实战演示如何构建知识图谱生态中各项核心技术。

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COCA模型参数，预训练模型

COCA排序模型下载链接

SpaCy官方中文模型已经上线（ ），本项目『推动SpaCy中文模型开发』的任务已经完成，本项目将进入维护状态，后续更新将只进行bug修复，感谢各位用户长期的关注和支持。 SpaCy中文模型 为SpaCy提供的中文数据模型。模型目前还处于beta公开测试的状态。 在线演示 基于Jupyter notebook的在线演示在 。 特性 部分王小明在北京的清华大学读书这个Doc对象的属性信息： NER（新！ ） 部分王小明在北京的清华大学读书这个Doc对象的NER信息： 开始使用 SpaCy（版本> 2）的基础知识。 系统要求 Python 3（也许支持python2，但未通过良好测试） 安装 下载模型 从页面下载模型（ New！为中国地区的用户提供了加速下载的链接）。假设所下载的模型称为zh_core_web_sm-2.xxtar.gz 。 安装模型 pip install zh_core_web_sm-2.x.x.tar.gz 为了方便后续在Rasa NLU等框架中使用，需要再为这个模型建立一个链接，通过执行以下命令： spacy link zh_core_web_sm zh 运行完

1.1 概率 1.2 最大似然估计 1.3 条件概率 1.4 贝叶斯法则 1.5 随机变量 1.6 二项式分布 1.7 联合概率分布和条件概率分布 1.8 贝叶

本文描述了语言模型的发展历史，指出未来可能的发展方向。近年来，自然语言处理 (NLP) 领域发生了革命性的变化。由于预训练语言模型的开发和应用，NLP 在许多应用领域取得了显著的成就。预训练语言模型有两个主要优点。一、它们可以显著提高许多自然语言处理任务的准确性。例如，可以利用 BERT 模型来实现比人类更高的语言理解性能。我们还可以利用 GPT-3 模型生成类似人类写的文章。预训练语言模型的第二个优点是它们是通用的语言处理工具。在传统的自然语言处理中，为了执行机器学习任务，必须标记大量数据来训练模型。相比之下，目前只需要标记少量数据来微调预训练语言模型，因为它已经获得了语言处理所需的大量知识。 本文从计算机科学的发展历史和未来趋势的角度简要介绍语言建模，特别是预训练语言模型，对 NLP 领域的基本概念、直观解释、技术成就和面临的挑战展开了综述，为初学者提供了关于预训练语言模型的参考文献。 自然语言处理是计算机科学（CS）、人工智能（AI）和语言学的一个交叉领域，包括机器翻译、阅读理解、对话系统、文本摘要、文本生成等应用。近年来，深度学习已成为自然语言处理的基础技术。 借助数学知识

torchtext的使用总结，并结合Pytorch实现LSTM 版本说明 PyTorch版本：0.4.1 火炬文字：0.2.3 python：3.6 文件说明 Test-Dataset.ipynb Test-Dataset.py使用torchtext进行文本预处理的笔记本和py版。 Test-Dataset2.ipynb使用Keras和PyTorch进行数据集进行文本预处理。 Language-Model.ipynb使用gensim加载预训练的词向量，并使用PyTorch实现语言模型。 使用说明 分别提供了笔记本版本和标准py文件版本。 从零开始逐步实现了torchtext文本预处理，

1、Pride_and_Prejudice 2、fandango_score_comparison 3、19Congress 4、train 5、UNRATE