结构化感知器进行中文切词，自然语言处理

自然语言处理相关的分词数据

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长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的变体，专门用于处理和预测序列数据。它通过引入门控机制和记忆细胞，能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系，并解决传统RNN中的梯度消失或爆炸问题。

本项目使用 GPT2-Chinese 的模型将wiki中文的数据导入模型训练了通用模型。 将GPT2-chitchat的对话任务稍作修改来适用于中文摘要任务。 将通用模型的权重应用在摘要问题上进行进一步训练的。 GPT2-Chinese 参考：https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese GPT2-chitchat参考：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat 项目工作流程详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113869509 本项目为GPT2-chitchat稍作修改的内容，在此也感谢大佬的分享。 由于NLPCC的摘要数据为新闻语料，涉及话题和内容较多，应用在垂直领域下效果会好一些。

清华大学李军中文褒贬义词典：该资源共包含两个文件，一个为褒义一个为贬义。 该词典共包含褒义词5568个和贬义词4470个。

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word2vec入门训练语料，可以用来跑简单的word embedding训练流程，千里之行始于足下。

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