NLP汉语自然语言处理原理与实践-带目录完整版 郑捷 NLP汉语自然语言处理原理与实践-带目录完整版 郑捷
2021-05-16 22:51:31 72.95MB 自然语言处理 NLP 机器学习
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大数据人工智能,自然语言,算法入门
2021-05-16 14:01:29 21.37MB 人工智能 算法 大数据
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自然语言处理系统 自然语言处理的基本原理 自然语言处理的基本技能 Jieba介绍、相关信息、应用、知识点和练习内容 Gensim介绍、相关信息、应用、知识点和练习内容 图像处理 Scikit-image介绍、相关信息、应用、知识点和练习内容 Pillow介绍、相关信息、应用、知识点和练习内容
2021-05-16 11:06:24 4.64MB 自然语言处理 图像处理
Clone a voice in 5 seconds to generate arbitrary speech in real-time
2021-05-15 19:09:21 123KB Python开发-自然语言处理
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闲聊机器人(chatbot),BERT句向量-相似度(Sentence Similarity),文本分类(Text classify) 数据增强(text augment enhance),同义句同义词生成,句子主干提取(mainpart),中文汉语短文本相似度,文本特征工程,keras-http-service调用
2021-05-14 22:47:34 2.15MB Python开发-自然语言处理
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konlpy, 面向韩国自然语言处理的python 包 KoNLPy KoNLPy是用于朝鲜语自然语言处理的python 包。英文文档:http://konlpy.org/en/latest链接KoNLPy是rewrapped使用Py4J的Steve
2021-05-14 14:07:43 21.68MB 开源
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This repo contains a PyTorch implementation of a pretrained BERT model for multi-label text classification.
2021-05-14 10:30:38 50KB Python开发-自然语言处理
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为提升传统LDA 模型的主题识别性能, 并给主题最优数目选择提供技术方案, 提出基于自适应聚类的K-wrLDA 模型。利用LDA 和Word2Vec 模型得出包含主题词概率信息及词义相关性的T-WV 矩 阵, 并将传统LDA 模型的主题数目选择问题转化为聚类效果评价问题, 以内部指标F 统计量作为目标函数,计算主题聚类数目的最优解, 并对新旧两种模型的主题识别效果进行比较。
2021-05-12 20:29:59 1.42MB 自然语言处理
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书籍描述: 使用Python使用问题解决方法实现自然语言处理应用程序。这本书有许多编码练习,将帮助您快速部署自然语言处理技术,如文本分类、部分语音识别、主题建模、文本摘要、文本生成、实体提取和情感分析。 自然语言处理配方首先提供清洗和预处理文本数据的解决方案,以及使用高级算法分析文本数据的方法。您将看到文本语义和句法分析的实际应用,以及涉及文本规范化、高级预处理、pos标记和情感分析的复杂自然语言处理方法。您还将学习机器学习和自然语言处理中的深度学习的各种应用。 通过使用本书中的配方,您将拥有一个解决方案工具箱,可以应用于现实世界中您自己的项目,使您的开发时间更快、更高效。
2021-05-12 19:25:44 9.9MB NLP 自然语言处理 Apress
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介绍了信息抽取(IE)技术的基本概念、信息抽取系统的抽取过程。对现有的信息抽取系统构建方法进行了分类和介绍,并对这些方法进行了讨论和比较,同时指出了构建中文信息抽取系统所需要解决的关键的基础问题。
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