最近在学Python自然语言处理，要用到nltk这个库的各种内置语料库，然而我nltk.download()的时候下载不了，浪费了很多时间。特意分享给大家~

说明 微博二分类语料，共有10+万

哈工大和中国科学院自然语言处理 ，自然语言处理的课程

GNN在自然语言处理中的经典应用

经典的王树森讲自然语言处理系列视频-RNN模型与NLP应用

宗成庆自然语言理解课件ppt

自然语言处理集训营第一期视频教程，2020最新。本套课程从零基础开始，讲解自然语言处理技术，内容函告词嵌入、文本分类、命名实体识别、文本生成、机器翻译、文本摘要及机器阅读理解等自然语言处理相关技术分支。深度学习知识点涵盖除了涵盖基础的CNN及RNN，还包含BERT，ALBERT等最新技术，课程理论与实战并重，希望能给大家带来一定的帮助。 课程目录： 章节1:Tensorflow2.x基础 章节2:文本表示 章节3:文本多分类实战 章节4:命名实体识别 章节5:作业讲解 章节6:文本生生 章节7:机器翻译 章节8:文本摘要 章节9:机器阅读理解

这是用python做的文本挖掘，挺详细的，请大家放心下载

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B站的唐宇迪深度学习项目实战附带的自然语言处理word2vec代码。Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系，该向量为神经网络之隐藏层。