本资源以IMDB电影评论情感分析为例，讲解了自然语言处理的基本知识，比如分词、词嵌入技术等。对于IMDB数据的下载、读取和处理也进行了详细的讲解。
本讲建模采用Keras进行，适用于TensorFlow2.1.里面包含可运行源代码，注释详细，PPT，数据。可以参考中国大学MOOC，深度学习应用开发，浙江大学城市学院的课程。
2021-04-01 16:23:23
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谷歌新退出的QA问答系统代码，阅读理解对于机器来说， 是一项非常艰巨的任务。google提出QANet， 目前（2018 0505）一直是SQuAD的No. 1. 上传与大家分享一下。
2021-03-31 15:52:15
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该数据集包括了四个领域的中文评论：笔记本电脑、汽车、相机和手机，评论属于 二分类 任务及正面或负面。可被用作于 自然语言处理 中情感分类任务
2021-03-30 21:17:54
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Stanford Sentiment Treebank 是一个标准情感数据集，主要用于情感分类，其中每个句子分析树的节点均有细粒度的情感注解。
该数据集由斯坦福大学的 NLP 组发布，其中句子和短语共计 239232 条，相较于忽略单词顺序的大多数情绪预测系统，这套深度学习模型建立了基于句子结构 的完整表示。它可根据单词组成的短语判断情绪。
该数据集由斯坦福大学自然语言处理 组于 2013 年发布，相关论文有《Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank》。
2021-03-30 21:17:53
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海量中文语料上预训练ALBERT模型：参数更少，效果更好。预训练小模型也能拿下13项NLP任务，ALBERT三大改造登顶GLUE基准
2021-03-30 19:13:51
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知识图谱，本项目是一个开放的知识图谱项目，融合了两千五百多万的实体，拥有亿级别的实体属性关系。
2021-03-29 10:50:02
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