回答下列问题： 　　（１）如何能构建一个系统，以至从非结构化文本中提取结构化数据？ 　　（２）有哪些稳健的方法识别一个文本描述的实体和关系？ 　　（３）哪些语料库适合这项工作，如何使用它们来训练和评估模型？ 信息有很多种”形状“和”大小“，一个重要的形式是结构化数据：实体和关系的规范和可预测的组织。例如：我们可能对公司和地点之间的关系，可用关系数据库存储。

本文来自于csdn，这个指南主要基于DennyBritz所做的工作，他深入地探索了机器人开发中深度学习技术的利用。文章中包含代码片段和Github仓，好好利用！在过去的几个月中，我一直在收集自然语言处理（NLP）以及如何将NLP和深度学习（DeepLearning）应用到聊天机器人（Chatbots）方面的最好的资料。时不时地我会发现一个出色的资源，因此我很快就开始把这些资源编制成列表。不久，我就发现自己开始与bot开发人员和bot社区的其他人共享这份清单以及一些非常有用的文章了。在这个过程中，我的名单变成了一个指南，经过一些好友的敦促和鼓励，我决定和大家分享这个指南，或许是一个精简的版本-由

pr 用Rust编写的快速，资源少的自然语言处理和错误纠正库。 nlprule使用资源为NLP实现了基于规则和查找的方法。 from nlprule import Tokenizer , Rules tokenizer = Tokenizer . load ( "en" ) rules = Rules . load ( "en" , tokenizer ) rules . correct ( "He wants that you send him an email." ) # returns: 'He wants you to send him an email.' rules . correct ( "I can due his homework." ) # returns: 'I can do his homework.' for s in rules . suggest ( "S

哈工大与科大讯飞撰写，自然语言处理国际前沿动态综述，提供最新的自然语言处理研究动向和学术成果，可以窥见新的行业变化

中国科学院大学自然语言处理题目，部分题目含有答案，共享。

自然语言处理集训营第一期，2020年新课，完整版，提供视频所配套的所有资料下载。 课程目录： 章节1 Tensorflow2.x基础 章节2 文本表示 章节3 文本多分类实战 章节4 命名实体识别 章节5 作业讲解 章节6 文本生生 章节7 机器翻译 章节8 文本摘要 章节9 机器阅读理解

自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。 　　《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库，但并不要求读者有Python编程的经验。全书共11章，按照难易程度顺序编排。第1章到第3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。 　　《Python自然语言处理》的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。《Python自然语言处理》可供读者用于自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。

用于深度学习NLP分词训练，训练模式BEMS，已经标注好，可直接使用

在ATIS数据集中，训练集共有4978条句子，测试集共有893条，标注有对应槽位，word2id，以及槽位id。完全是纯净数据集。

汉语成语词典第6版excel释义版 含字词和释义 用python 处理过。本来打算用作自然语言处理的，先拿出来分享一下