斯坦福大学的NLP包，可用于用于BLEU、CIDER、SPICE等指标的计算，以及一些自然语言处理相关内容，使用COCO数据集评价函数必备。

BI-LSTM-CRF模型的PyTorch实现。 特征： 与相比，执行了以下改进： 全面支持小批量计算 完全矢量化的实现。 特别是，删除了“得分句”算法中的所有循环，从而极大地提高了训练效果 支持CUDA 用于非常简单的API START / STOP标签会自动添加到CRF中 包含一个内部线性层，该线性层可从要素空间转换为标签空间 专门用于NLP序列标记任务 轻松训练自己的序列标记模型 麻省理工学院执照 安装 依存关系 的Python 3 安装$ pip install bi-lstm-crf 训练 语料库 以指定的准备语料库 也有一个示例语料库 训练 $ python -m bi_lstm_crf corpus_dir --model_dir " model_xxx " 更多 训练曲线 import pandas as pd import matplotlib . pyplot

安装 # install with pypi pip install pytorch-pqrnn # or install locally with poetry poetry install 环境 由于， pytorch-qrnn不再与pytorch兼容，并且也没有得到积极维护。 如果要在此模型中使用QRNN层，请先安装torch <= 1.4 pytorch-qrnn 。 用法 from pytorch_pqrnn . dataset import create_dataloaders from pytorch_pqrnn . model import PQRNN model = PQRNN ( b = 128 , d = 96 , lr = 1e-3 , num_layers = 2 , dropout = 0.5 , output_size = 5 ,

基于bert预训练模型和pytorch深度学习框架实现文本分类

nlp 自然语言处理：中文分词，打标签，文章匹配相似度 打标签： extra_tags.py： 关键函数：extarct_tags ，通过help(jieba.analyse.extarct_tags) 查看 函数提示如下： withWeight：单词权重 allowPOS：单词性质，参看 withFlag： ====================================================== Help on method extract_tags in module jieba.analyse.tfidf: extract_tags(self, sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False) method of jieba.analyse.tfidf.TFIDF instance

本研究报告对自然语言进行了简单梳理，包括以下内容: 1.自然语言处理概念。首先对自然语言处理进行定义，接着对自然语言的发展历程进行了 梳理，对我国自然语言处理现状进行了简单介绍，对自然语言处理业界情况进行介绍。 2.自然语言处理研究情况。依据 2016 年中文信息学会发布的中文信息处理发展报告对自 然语言处理研究中的重要技术进行介绍。 3.自然语言处理领域专家介绍。利用 AMiner 大数据对自然语言处理领域专家进行深入挖掘，对国内外自然语言处理知名实验室及其主要负责人进行介绍。 4.自然语言处理的应用及趋势预测。自然语言处理在现实生活中应用广泛，目前的应用集 中在语言学、数据处理、认知科学以及语言工程等领域，在介绍相关应用的基础上，对机器 翻译未来的发展趋势做出了相应的预测。

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)(

Hubot Natural 自然语言聊天宝 Hubot是网络上最著名的机器人创建框架之一，这是因为github使创建变得容易。 如果您可以在RegExp参数中定义命令，则基本上可以使用Hubot进行任何操作。 这是对ChatOps文化的巨大贡献。 受此启发，我们希望为社区提供同样的简便性，使其能够开发能够实际处理自然语言并执行任务的聊天机器人，就像构建面向RegExp的机器人一样容易。 因此，我们找到了一个非常迷人的项目，可以从发起对您最喜欢的聊天客户端的爱的镜头=） 在Heartbot的基础上，我们引入了团队的一些NLP功能，这是在使用的令人印象深刻的Natural Language

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