自然语言处理课件 关毅 哈工大

灾难响应管道项目：webapp 指数 一个自然语言处理（NLP）项目，用于对灾难期间发送的消息的上下文进行分类。 该项目是我的Udacity数据科学家纳米学位的一部分。 此回购是关于webapp的，可以在这里找到： : 此外，还有，可以将其克隆并部署在另一台服务器上。 数据由。 你可以在看看。 它主要由文本消息和相应灾难的分类（例如，地震，火灾，地震等）组成。 该数据可用于训练文本分类器。 app：包含部署所需文件的文件夹： run.py：启动应用程序并加载ML模型以及绘图可视化效果的Python脚本。 train_classifier.py：训练分类器的脚本（对于webapp而言不是必需的） classifier.pkl：分类器的pickle文件。 template => master.html：此仪表板的“索引”页面。 templates => go.html：显示

ESIM-增强的顺序推理模型 使用PyTorch实现ESIM模型以进行自然语言推理 该存储库包含Chen等人在论文介绍的序列模型的PyTorch实现。 在2016年。 下图显示了该模型的体系结构的高级视图。 该模型是在的日内瓦大学的背景下实现的。 如何 安装套件 要使用此存储库中定义的模型，您首先需要按照软件包上描述的步骤在计算机上安装PyTorch（仅在使用Windows时才需要此步骤）。 然后，要安装运行模型所需的依赖关系，只需执行命令pip install --upgrade . 从克隆的存储库内部（在根，最好是在内部）。 提取数据以训练和测试模型 位于此存储库的scripts /文件

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Kaggle自然语言处理文本匹配竞赛华人第1名团队PPT-深度学习与特征工程,代码仓库地址在ppt 内

A Structured Self-attentive Sentence Embedding

密码 CipherGAN的实现，用于获得详细介绍的结果。 作者：（ ，， ，（ ，（ ， 引用这项工作 @inproceedings{ n.2018unsupervised, title={Unsupervised Cipher Cracking Using Discrete {GAN}s}, author={Aidan N. Gomez and Sicong Huang and Ivan Zhang and Bryan M. Li and Muhammad Osama and Lukasz Kaiser}, booktitle={Internatio

NLP资源汇总——自己整理

对NER的监管不力 与ACL 2020接受的论文“没有标签数据的命名实体识别：弱监督方法”相关的源代码。 要求： 您首先应该确保安装以下Python软件包： spacy （版本> = 2.2） hmmlearn snips-nlu-parsers pandas numba scikit-learn 您还应该在Spacy中安装en_core_web_sm和en_core_web_md模型。 要在ner.py运行神经模型，还需要安装pytorch ， cupy ， keras和tensorflow 。 要运行基线，您还需要安装snorkel 。 最后，您还需要下载以下文件并将

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