美国知识问答网站 Quora 上的问题答案数据集，可用以进行重复问题检测。

阿里天池-零基础入门NLP - 新闻文本分类

词库 这是在ACL 2019上发布的“”的实现。这项工作的重点是它仅使用实体词典执行NER，而没有任何标签数据。 顺便说一下，我们最近出版了另一本与中文NER相关的作品。 它旨在通过词典增强中文NER。 这项工作的重点是它具有很高的计算效率，同时与现有方法相比，具有可比性或更好的性能。 您可以在访问该作品的源代码及其相关论文的超链接。 设置并运行 下载Gloves.6B.100d.txt 环境 pytorch 1.1.0 python 3.6.4 cuda 8.0 运行代码说明 短语一 训练打印参数run python feature_pu_model.py -

具体使用方式，请移步我的博客这篇文章https://blog.csdn.net/Java_coder_guan/article/details/103674189#comments_17332493

The MPQA Opinion Corpus contains 535 news articles from a wide variety of news sources manually annotated for opinions and other private states (i.e., beliefs, emotions, sentiments, speculations, etc.).

和声2 神经网络音乐生成 利用最先进的 NLP 模型来生成人类发声的音乐 该项目是由加州大学伯克利分校的 John Canny 教授主持的 CS282-设计和可视化神经网络课程的一部分。 目标 我们调查了以下研究问题：“我们如何构建一个模型来生成离散标记序列，这些标记不仅可以模拟短期模式，还可以模拟长期模式。” 我们将结合音乐生成进行这项研究——节奏和旋律是短期模式，形式和结构是我们将尝试建模的长期模式。 背景 关于人工音乐生成的挑战已经有广泛的研究。 最近的方法包括 LSTM 和双 STM 架构 [1]，SeqGAN 架构，它训练生成对抗网络以通过策略梯度 [2] 或 GAN [3] 生成结构化序列。 然而，最新的进展来自 OpenAI，并利用了 NLP 深度学习模型的最新突破。 他们使用的是变压器的改进版本，称为音乐变压器。 该模型使用注意力机制：每个输出元素都连接到每个输入元素，并且它们之间的权重是动态计算的。 它没有明确地通过对音乐的理解进行编程，但它可以通过学习预测标记（以结合音高、音量和乐器信息的方式编码的音符）来发现和声、节奏和风格的模式。 MIDI 文件。 有关更多信息

释义张量流 Tensorflow（1.1.0）中实现了多种用于复述的模型和代码。 我非常小心地记录了代码，并解释了整个模型中各个步骤的操作。 希望对于那些想开始使用Tensorflow的人来说，这将是一个教学示例代码！ 到目前为止，此仓库已实现： 基本的暹罗LSTM基准，大致基于的模型 如所述，带有附加“匹配层”的Siamese LSTM模型 。 的或多或少的最新的双边多视角匹配模型 。 欢迎添加更多模型/优化或修补现有模型的公关！ 模型代码的大部分位于 很多数据处理代码都来自受其启发，如果您喜欢此项目的结构，请检查一下它们！ 安装 该项目是在Python 3.5中开发

常用停用词表

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