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nlp_tutorial:NLP超强入门指南，包括各任务sota模型汇总（文本分类，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型），以及代码，技巧-源码

NLP学习指南本教程致力于帮助同学们快速入门NLP，并掌握各个任务的SOTA模型。各任务模型列表汇总：，，，（todo），各任务概述和技巧：，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型之后就可以开始逐个击破，但也不用死磕，控制好目标难度，先用三个月时间进行第一轮学习：读懂机器学习，深度学习原理，不要求手推公式了解经典任务的基准，动手实践，看懂代码深入一个应用场景，尝试自己修改模型，提升效果迈过了上面这道坎后，就可以重新回归理论，提高对自己的要求，某种手推公式，盲写模型，拿到比赛Top等。第一步：基础原理机器学习最初入门时对数学的要求不是很高，掌握基础的线性代数，概率论就可以了，正常读下来的理工科大学生以上应该都没问题，可以直接开始学，碰到不清楚的概念再去复习。统计机器学习部分，建议初学者先看懂线性分类，SVM，树模型和图模型，这里推荐李航的“统计学习方法”，薄的摸起来没有

2021-10-20 20:00:38 17KB

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deep_text_matching:实现keras的几种深层文本匹配（类似文本）模型。 cdssm，arc-ii，match_pyramid，mvlstm，esim，drcn，bimpm，bert，albert，raberta-源码

Deep text matching 1、前言 Github 上面有很多文本匹配项目，本项目工作主要借鉴了和，模型的代码风格来自前者。另外模型是使用 keras 深度学习框架进行复现的，主要也是使用的前者的复现代码，只是增加了个别模型的复现，也去除了一些我觉得不太重要的模型；另外，由于本项目只是实验层面探索，所以将 matchzoo 源码中一些和模型无关的很多代码进行了删减，同时对部分模型的结构进行了细微的调整，没有完全遵从论文里的设置。我使用这些模型在2018年蚂蚁金服的文本匹配竞赛数据集（数据集来自text matching 上传，因此数据的预处理代码也使用的该项目的代码）上进行了一些实验，另外我借鉴了项目的代码测试了几个 bert 系列模型（bert 及其变体）。由于训练集、验证集、测试集中的正负样本比例都是1:1，因此我使用了准确率这一评价指标来衡量了这些模型的性能，结果

2021-10-19 14:55:46 18.35MB Python

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英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——STS

2021-10-10 12:10:22 385KB 文本匹配

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Python-文本匹配的相关模型DSSMESIMABCNNBIMPM等数据集为LCQMC官方数据

文本匹配的相关模型DSSM,ESIM,ABCNN,BIMPM等，数据集为LCQMC官方数据

2021-09-19 20:55:35 10.25MB Python开发-自然语言处理

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中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——Chinese SNLI MultiNli

2021-09-07 10:45:17 19.19MB 文本匹配

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