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插槽填充 使用RNN和ATIS数据进行插槽填充。 要求 Python3.6 火炬进度条 数据集 航空旅行信息系统（ATIS）数据集。 这是一个示例句子及其来自数据集的标签： 表演 航班 从 波斯顿 至 新的 约克 今天 Ø Ø Ø B部门 Ø B-arr - B日期 结果 双GRU 精确 记起 F1 动车组 99.77 99.83 99.8 测试集 94.78 94.75 94.76

自然语言处理+2020年初微博数据（疫情相关）+适用于nlp、数据挖掘模型训练

NLP图像到文本 从图像中提取文本的代码 pip install -r requirements.txt 如果遇到找不到文件错误，如下所示： FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'tesseract' 运行以下命令 brew install tesseract 然后如下运行image-to-text.py： python image-to-text.py 我们观察到，对于干净的输入，准确性很高。 参见输入2。嘈杂的输入可能不会产生相同的效果！ 一些示例输入和输出： 输入： 输出： DON’T WATCH THE CLOCK; KEEP GOING. SAM LEVENSON / / 7 J .- - flCESSc

yelp-reviews-NLP 关于数据集Yelp评论的NLP

Chatbot_CN 基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人 • • • • • • • • Made by Xu • :globe_with_meridians: 项目说明     Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时，Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策

train.src （训练集的输入（短文本）） train.tgt （训练集的输出（摘要）） test.src （测试集的输入（短文本）） test.tgt （测试集的输出（摘要）） vaild.src （验证集的输入（短文本）） vaild.tgt （验证集的输出（摘要））

斯坦福OpenIE的Python3包装器 开放信息提取（open IE）指的是从纯文本中提取结构化关系三元组，因此不需要预先指定这些关系的模式。 例如，巴拉克·奥巴马（Barack Obama）出生于夏威夷将创建一个三元组(Barack Obama; was born in; Hawaii) ，对应于开放域关系“出生于”。 如本文所述，CoreNLP是开放式IE系统的Java实现： 可以在这里找到更多信息： : OpenIE库仅以英语提供： ://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/human-languages.html 安装 您需要安装python3和Java。 CoreNLP库使用Java。 pip install stanford_openie 例子 from openie import StanfordOpenIE with Stanford

NLP同义词，疑问句，字典，一些基础资料