分享自然语言处理课程——自然语言处理NLP企业级项目课程合集（实体关系抽取+情感分析+新闻文本分类+火车票识别+命名实体识别），视频，源码，数据，课件，资料完整

自然语言处理作业：基于CNN的文本分类模型训练 数据划分 分成训练集、验证集、测试集 加载预训练词向量模型 基于CNN的文本分类 数据划分 分成训练集、验证集、测试集加载预训练词向量模型 ../资料/实验/第四章/sgns.sogou.word.bz2 使用Keras对语料进行处理 提取文本中的词并向量化处理，也可以使用其他工具，或自己编写 定义词嵌入矩阵生成Embedding Layer构建模型、训练、评估 输出模型的准确率(以图的形式)

在Pyrotch上实现情感分类模型，包含一个BERT 模型和一个分类器（MLP），两者间有一个dropout层。BERT模型实现了预训练参数加载功能，预训练的参数使用HuggingFace的bert_base_uncased模型。同时在代码中实现了基于预训练BERT模型的下游情感分类任务的fine_tune，包含了训练集上的训练、测试集上测试评估性能等内容。 情感分类的大致过程为：首先，将一个句子中的每个单词对应的词向量输入BERT，得到句子的向量表征。然后将句向量经过dropout层再输入分类器，最后输出二元分类预测。

Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型，覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。

自然语言处理技术之知识图谱的两篇入门文章，包括简介和进阶，PDF格式，文章不长，可以作为入门读物

SharpNLP是C#实现的一个开源的自然语言处理工具集，它提供了如下功能： * 句子分割 * 分词 * 词性标注（POS tagging） * a chunker (used to "find non-recursive syntactic annotations such as noun phrase chunks") * a parser * a name finder * a coreference tool * 访问wordent数据库的借口

分享课程——自然语言处理NLP企业级项目课程合集，共包含5门课程，依次是：医疗命名实体识别、火车票识别、新闻文本分类、属性级情感分析、实体关系抽取。3个NLP经典任务，2个真实商业项目。

自然语言处理 我在这里分享了我在IE Univesity的自然语言处理课程中使用的一些代码。 我也分享我所做的项目。 1.计算歌曲的词汇多样性 我遇到一篇文章，讨论一些音乐家在其职业生涯中的整体词汇。 因此，我想将清单上前3位歌手和最后2位歌手的歌曲与我们在课堂上看到的3首歌曲进行比较。 排在首位的是Eminem（毫不奇怪），他的100首最慢的歌曲中使用了大约8,800个单词。 然后是Jay Z（6,900字）和Tupac Shakur（6,600字）。 排在最末的是Spice Girls和Bruno Mars（大约1500个单词）。 我尝试选择看起来在词汇上更加多样化的歌曲，并且与预期的一样，结果表明两组之间的差异很大，而且与我们看到的三首歌曲相比，差异也很大。 （可以在文件1_Lexical_Diversity中找到该代码） 2.分类模型：真实与否？ NLP与灾难鸣叫 我们获得了将近1

ChatGPT 作为⼀种强⼤的⾃然语⾔处理模型，已经成为⼈⼯智能领域的重要研究⽅向之⼀。在不断的发展和创新中，ChatGPT 已经具备了很强的⾃然语⾔处理能⼒，其可以实现⾃然语⾔的⽣成、理解和交互，为⼈类的⽣产和⽣活带来了巨⼤的便利和创新。 本书从⼊ 到精通，介绍了 ChatGPT 的基础知识、实现⽅法、进阶应⽤以及最新进展等多个⽅⾯。同时，本书的全部内容均是由 ChatGPT 完成，展现了 ChatGPT 强⼤的能⼒和⼴阔的应⽤前景。通过学习本书，读者可以深⼊了解 ChatGPT 的相关知识和应⽤，掌握 ChatGPT 的实现⽅法，同时也可以了解 ChatGPT 在⼈⼯智能领域的最新进展和未来发展趋势。 随着技术的不断发展和应⽤场景的不断拓展，⼈⼯智能已经成为了当前最具有发展潜⼒的领域之⼀。⼈⼯智能不仅可以为⼈类的⽣产和⽣活带来便利和创新，还可以帮助我们解决⼀些关键性的问题，⽐如环境保护、医疗卫⽣等⽅⾯。同时，⼈⼯智能也带来了⼀些新的挑战和 险， 如数据隐私、伦理问题等 。因此，在推动 智能的发展和应⽤的过程中，我们需要权衡其利弊，并采取相应的措施来规范和引导其发展。

通过从网页中提取文本来构建用于藏文自然语言处理的大规模文本语料库