教程
nlp-tutorial是针对谁正在使用Pytorch学习NLP（自然语言处理）的教程。 NLP中的大多数模型都是用不到100行的代码实现的（注释或空白行除外）。
依存关系
Python 3.6+
Pytorch 1.2.0+
课程-（示例用途）
1.基本嵌入模型
1-1。 -预测下一个单词
论文-
Colab-
bilibili- //www.bilibili.com/video/BV1AT4y1J7bv/
1-2。 -嵌入单词和显示图
论文-
Colab-
bilibili- //www.bilibili.com/video/BV14z4y19777/
1-3。 -句子分类
论文-
Colab-
2. CNN（卷积神经网络）
2-1。 二进制情感分类
论文-
Colab-
bilibili- //www.bilibili.com/video
2021-07-09 16:19:15
88KB
1
包含的语料：chatterbot-1k，douban-multiturn-100w，egret-qa-useless，ptt-42w，qingyun-11w，sms-useless，subtitle-useless，tieba-305w，weibo-400w，xiaohuangji-40w
2021-07-09 14:01:58
593.63MB
1
自然语言处理典藏版合集、DataFun的技术合集。最新一期自然语言处理峰会资料合集。1000多页最新研究成果的资料。pdf版本。
2021-07-09 12:07:12
89.01MB
1
PaperRobot：科学构思的增量草稿生成
计算语言学协会第57届年会（ACL 2019）接受
目录
总览
要求
环境：
Python 3.6注意！！ 在Python 3.5下可能无法正确保存和加载模型
Ubuntu 16.04 / 18.04注意！ 该模型可能无法在Windows上正常运行，因为
Pacakges
您可以单击以下链接以获取详细的安装说明。
数据：
该数据集从PubMed收集了14,857个实体，133个关系以及与标记化文本对应的实体。 它包含875,698个培训对，109,462个开发对和109,462个测试对。
该数据集收集三种类型的对：标题到摘要（培训：2
2021-07-09 10:54:02
65.28MB
1
HarvestText
Sow with little data seed, harvest much from a text field.
播撒几多种子词，收获万千领域实
在和上同步。如果在Github上浏览/下载速度慢的话可以转到上操作。
用途
HarvestText是一个专注无（弱）监督方法，能够整合领域知识（如类型，别名）对特定领域文本进行简单高效地处理和分析的库。适用于许多文本预处理和初步探索性分析任务，在小说分析，网络文本，专业文献等领域都有潜在应用价值。
使用案例:
（实体分词，文本摘要，关系网络等）
（实体分词，情感分析，新词发现[辅助绰号识别]等）
相关文章：
【注：本库仅完成实体分词和情感分析，可视化使用matplotlib】
(命名实体识别，依存句法分析，简易问答系统)
本README包含各个功能的典型例子，部分函数的详细用法可在文档中找到：
具体功能如下：
基本处理
2021-07-07 15:40:33
2.02MB
1
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:party_popper: :party_popper: :party_popper: 我们发布了带有TF2支持的2.0.0版本。 :party_popper: :party_popper: :party_popper:
如果您将此项目用于研究，请引用：
@misc{Kashgari
author = {Eliyar Eziz},
title = {Kashgari},
year = {2019},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/BrikerMan/Kashgari}}
}
总览
Kashgari是一个简单而强大的NLP Transfer学
2021-07-06 15:06:44
1.69MB
1