【R085】自然语言处理导论【张奇&桂韬&黄萱菁】.pdf

BERT+BiLSTM+CRF是一种用于命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）的深度学习模型。其中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，用于捕捉上下文信息；BiLSTM（双向长短时记忆网络）用于处理序列数据；CRF（条件随机场）用于解决标签偏置问题，提高模型的预测准确性。 在训练过程中，需要将输入数据转换为适当的格式，并使用适当的损失函数和优化器进行训练。在推理阶段，可以使用训练好的模型对新的文本进行命名实体识别。

Java第二版中的自然语言处理 这是Packt发行的《 进行的代码库。 用于NLP的机器学习和神经网络模型的构建技术 这本书是关于什么的？ 自然语言处理（NLP）允许您使用任何句子并识别模式，特殊名称，公司名称等。 《 Java自然语言处理》第二版教您如何在Java库的帮助下执行语言分析，同时不断从结果中获得见解。 本书涵盖以下激动人心的功能： 了解基本的NLP任务以及它们之间的关系 发现并使用可用的令牌化引擎 应用搜索技术来查找文档中的人物和事物 构建解决方案以识别句子中的词性 使用解析器提取文档元素之间的关系 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： System.out.println(tagger.tagString("AFAIK she H8 cth!")); System.out

每个大点又包括许多的小点，所以学起来还挺费劲的。可能需要一定的学历要求，有一定的知识基础，特别是数学基础，这是必备的知识。 学习时建议先从简单的开始。如果从最难的部分开始的话，很有可能你会气馁，会放弃，所以，不如在学习过程中制定一些小小的可实现的目标，让自己充满动力。 以下是从在这领域学过的大佬得到的经验。 1、选择一种编程语言（至少要学会一门语言） 首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，后面可以学学C或者C++。 “Python是一个不错的选择”，它扮演着科学计算和数据分析的重要角色（拥有如Numpy和SciPy这样的库），同时针对不同的算法，有丰富的库支撑。

基于自然语言处理的法律判决预测系统的设计与实现_刘欢.caj

基于深度学习的文本摘要自动生成（自然语言处理）-本科毕业设计，详细代码，过程可见博客

1) app.py是整个系统的主入口
2) templates文件夹是HTML的页面
|-index.html 欢迎界面
|-search.html 搜索人物关系页面
|-all_relation.html 所有人物关系页面
|-KGQA.html 人物关系问答页面
3) static文件夹存放css和js，是页面的样式和效果的文件
4) raw_data文件夹是存在数据处理后的三元组文件
5) neo_db文件夹是知识图谱构建模块
|-config.py 配置参数
|-create_graph.py 创建知识图谱，图数据库的建立
|-query_graph.py 知识图谱的查询 6) KGQA文件夹是问答系统模块 |-ltp.py 分词、词性标注、命名实体识别 7) spider文件夹是模块 |- get_*.py 是之前取人物资料的代码，已经产生好ima

NLP-study 记录做过的NLP任务,包含但不限于文本分类，关系分类，命名实体识别，文本摘要，文本生成等，基于tensorflow2.0或者pytorch框架。

用Python进行自然语言处理(中文)

计算语言学概论是经典教材，也是自然语言处理和计算语言学专业的必读书目