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利用百度api判断中文语句的通顺程度，如果一个句子很通顺，更像我们平时常见的句子，那么他的得分会比较低，相反如果句子不通顺，得分就很很高，可以通过设置分数阈值来分析句子的合理性

spacy的中文语言包，包含组件：tok2vec、tagger、parser、sender、ner、attribute_ruler。 安装方式：pip install YOUR_PATH/zh_core_web_sm-3.1.0.tar.gz 使用方式： import spacy nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")

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包含自然语言处理、语音识别、RNN网络结构、CNN网络结构等相关外文文献

文件中包含：（代码+分析） 1.最小编辑距离 2.文本分类 3.文本聚类 4.文本对齐

本项目是自然语言处理NLP在中文文本上的一些简单应用，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。 文本分类 数据集用的是头条的标题和对应文章分类数据。数据集来自这里： 文本分类的例子对应zh_article_classify_bilstm_attention.ipynb，这里构建的是BiLSTM+Attention的模型结构。 具体模型搭建如下： def create_classify_model(max_len, vocab_size, embedding_size, hidden_size, attention_size, class_nums): # 输入层 inputs = Input(shape=(max_len,), dtype='int32') # Embedding层 x = Embedding(vocab_size, embedding_size)(

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这个案例主要是利用tfa框架Sequence to Sequence Model Architecture中的Attention以及Encoder-Decoder方法实现神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT），当然翻译的准确性不可能像BERT之类的那么好，但可以作为一个入门实验，通过这个案例，大家应该对Attention的使用有了更清晰、更全面的认识。

百度-吴华-互联网上NLP技术及其应用.pdf