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编程问答

NLP参考资源

發布時間:2023/12/20 编程问答 22 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 NLP参考资源 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

https://antkillerfarm.github.io/

NLP參考資源

https://mp.weixin.qq.com/s/4eyxX_EfrImGXnYmTRUFHw

自然語言處理(NLP)入門指南

https://www.geekhub.cn/a/1163.html

宋睿華:好玩的文本生成

https://github.com/Gii16/TreeDrawer

A small tool to draw a only-text tree as the result of stanford coreNLP

http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5768389.html

依存句法分析與語義依存分析的區別

http://www.taodocs.com/p-4795349.html

基于大規模問答語料的問題檢索系統

https://wenku.baidu.com/view/d38ab1e8856a561252d36fab.html

短文本相似度計算在用戶交互式問答系統中的應用

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26461511

關于WordNet,我的一些用法和思路

http://mp.weixin.qq.com/s/YUV2YDXCH9fS_3ckPPBsFQ

手把手教你如何用TensorFlow實現基于DNN的文本分類

http://mp.weixin.qq.com/s/XPlyWdfZbOR5z25Ly-bUGQ

如何在Pytorch中通過OpenNMT系統實現神經機器翻譯

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247483922&idx=1&sn=cffbaf797cc58e303a65a8a2ae370b86

句法分析(syntactic parsing)在NLP領域的應用是怎樣的?

https://github.com/facebookresearch/fairseq

facebook的一個開源的翻譯類深度學習項目。

https://speechlab.sjtu.edu.cn/pages/sz128/homepage/year/10/27/survey-on-grammar-retrieval/

論文調研:基于“規則、槽值”檢索的口語語義理解

http://geek.csdn.net/news/detail/230350

無監督對話數據清洗利器:Data Purification Framework

http://mp.weixin.qq.com/s/lmHWo9MUdv7ZMI7ARNmTSw

拆開阿里小蜜的內核,看智能人機交互的實現邏輯

https://www.microsoft.com/en-us/research/project/dssm/

微軟的DSSM模型

http://www.csdn.net/article/2015-08-28/2825569

遞歸神經網絡不可思議的有效性

http://mp.weixin.qq.com/s/5kKkZp6Y3_TgHl98dtYNiw

NLP領域中文vs英文有什么異同點,中文NLP有什么獨特的地方?

http://www.wildml.com/2016/07/deep-learning-for-chatbots-2-retrieval-based-model-tensorflow/

IMPLEMENTING A RETRIEVAL-BASED MODEL IN TENSORFLOW

https://mp.weixin.qq.com/s/vGUizRVnosd7cgxha-pimw

200行Python代碼實現感知機詞性標注器

http://www.jianshu.com/p/43db6425ad33

如何為聊天機器人設計數據通道

https://mp.weixin.qq.com/s/H7m7lqWpK27pJp9obXxlIQ

見微知著,從細節處提升詞向量的表示能力

https://baijia.baidu.com/s?id=1571333621049553

對比神經機器翻譯和統計機器翻譯:NMT的六大挑戰

https://mp.weixin.qq.com/s/L04yE6J8n-Z7Cl9yt6kphA

約翰霍普金斯大學計算機科學系Jason Eisner教授總結了一系列的自然語言處理優秀教學資源

http://www.jiqizhixin.com/article/2727

ACL 2017中國研究論文解讀:讀懂中國自然語言處理前沿進展

https://mp.weixin.qq.com/s/ssWi6XIebW8M6_JePG7RZg

微軟的NLP帝國

https://github.com/lianwj/cnn-text-classification-tf

Convolutional Neural Network for Text Classification in Tensorflow

http://blog.csdn.net/skytree/article/details/43672627

2013年7月做的一個自動應答機器人的架構

https://mp.weixin.qq.com/s/mq0PdX6oB2kr_5FyoLA4ug

機器人數學考了134分,要上清華北大NLP是最大難關

https://mp.weixin.qq.com/s/uRR4Vh3PC8SFw-PD9FQLpw

命名實體識別(NER)的二三事

http://shiyanjun.cn/archives/548.html

使用libsvm+tfidf實現文本分類

http://licstar.net/archives/328

詞向量和語言模型

http://www.toutiao.com/a6236100205026328834/

深度學習:推動NLP領域發展的新引擎

http://dataunion.org/9331.html

深度學習、自然語言處理和表征方法

https://www.zhihu.com/question/46272554

如何評價SyntaxNet

https://mp.weixin.qq.com/s/-y2vth2OGx9rAsPvEknVTg

神經網絡結構在命名實體識別(NER)中的應用

https://mp.weixin.qq.com/s/PxyazOPKV3eB-qat8hM9ZQ

神經網絡語義匹配技術

https://mp.weixin.qq.com/s/JgQAMknL4x7nMONzZua7tg

深度學習要多深,才能讀懂人話?阿里小蜜前沿探索

https://mp.weixin.qq.com/s/yN0lOmA0XmqIntqLgwn-TQ

我們眼中的“關系抽取”

http://www.jianshu.com/p/f45c3540c56e

Chatbot架構

https://mp.weixin.qq.com/s/0Jz_BSe6DI29gvWiy7poBw

基于深度學習和經典方法的文本分類

https://mp.weixin.qq.com/s/6cTG9347dOLxiUs_-tdpnQ

百度開源:語義匹配應用介紹和源代碼

https://mp.weixin.qq.com/s/zfgx2iViwFm-tzBGvgHVuw

百度開源:語義表示應用介紹和源代碼

https://mp.weixin.qq.com/s/CxpyMUPnKFCTpw6WgG0kqg

依存句法分析的任務以及形式化定義

http://www.csdn.net/article/2015-02-05/2823865

讓機器搞懂100萬種隱含語義,騰訊Peacock大規模主題模型首次全揭秘

https://mp.weixin.qq.com/s/1TcIC2BFmswQAoC-86QBaw

基于句法結構與語義信息核函數的搭配關系抽取

https://mp.weixin.qq.com/s/NDsQzT4nktbw1fHLLFUhEQ

KBQA: 基于開放域知識庫上的QA系統

http://www.jianshu.com/p/efe92bdb435d

語言模型:Trigram模型的平滑估計

https://mp.weixin.qq.com/s/t2eP09f7tLwhgLO9m1S-9Q

阿里自然語言處理成果

https://mp.weixin.qq.com/s/ROs1Gp_gbgRHUXA5I4yx-g

NLP2005年以來大突破:語義角色標記深度模型

https://mp.weixin.qq.com/s/xMCu8bbrJSVLEpUdd_RIGw

你是合格的數據科學家嗎?30道題測試你的NLP水平

https://mp.weixin.qq.com/s/-bAeg91e3F8hsZAGGmRswQ

基于Bi-LSTM的語義角色標注系統

https://mp.weixin.qq.com/s/LbskUMqwkOJ8CFoLud76ww

機器理解中的遷移學習,斯坦福聯合微軟提出SynNet網絡

https://mp.weixin.qq.com/s/Vh3bCO-ZYoBJLqCTPCpggg

論如何為聊天機器人定義一個固定的人格

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3NzEzOTE3Mg==&mid=2247483654&idx=1&sn=da54e5cd777e2b9b16e8d526b161886b

深度學習在自然語言處理的應用

https://mp.weixin.qq.com/s/86WNiyEoqBUqHuacNKoJtA

教你打造一個曲風分類機器人

https://mp.weixin.qq.com/s/klfTdvfti0xCg2lGitG4hg

用戶表示方法對新浪微博中用戶屬性分類性能影響的研究

https://mp.weixin.qq.com/s/HNu3GOBFqFE3p6Z95cThaQ

情感計算是人機交互核心?談深度學習在情感分析中的應用

https://mp.weixin.qq.com/s/gyuq2ujb1tiAvAlXtZY4Eg

聊聊“事件抽取”

https://mp.weixin.qq.com/s/sM72a52wz6eXSkcgnd4JJw

人類與機器人,如何能像朋友一樣愉快聊天?

https://mp.weixin.qq.com/s/-D-5p_7DfvR3D7cZjlUmUA

TensorFlow 谷歌神經機器翻譯:從零開始打造屬于你的翻譯系統

https://mp.weixin.qq.com/s/JAWDiNUfU62n8lDRG8zzRw

嘿,朋友,老夫掐指一算你就是“水軍”

https://mp.weixin.qq.com/s/5ajhhc4mpIhoqkl5VkGnaw

深度學習實現問答機器人

http://blog.csdn.net/a635661820/article/details/43906731

Statistical language model統計語言模型

https://mp.weixin.qq.com/s/vNzUngc-boG4QYmf_8lFfw

自動為詞匯推薦義原組合

https://mp.weixin.qq.com/s/IvbJ_d7z91BCcRVpJ9_jMA

如何用深度學習做自然語言處理?這里有份最佳實踐清單

https://mp.weixin.qq.com/s/wH-YYzifsEqMCD_4n8B-Kw

12張圖看懂Gartner《智能客服機器人行業最佳實踐》報告

https://mp.weixin.qq.com/s/PRhhpoYqjMSZCPgrcfqibw

基于序列到序列模型的句子級復述生成

https://mp.weixin.qq.com/s/oMKhVtCTmQKLTmhMx008MA

基于背景知識的對話模型

https://mp.weixin.qq.com/s/eq1I92rjIAWEpYw-1fEHeQ

從Facebook AI Research開源fastText談起文本分類:詞向量模性、深度表征和全連接

https://mp.weixin.qq.com/s/PGj1IjLPz-RmTaLbcnYNCw

自然語言處理領軍人劉兵:沒有終身學習,機器不可能智能

https://mp.weixin.qq.com/s/jk1XgnuydrsTg3HvV0CVvw

當深度學習遇見自動文本摘要

https://mp.weixin.qq.com/s/DhiCkZd4TU4YIAm83e_vLg

更近人類的對話系統自動評測方法

https://mp.weixin.qq.com/s/2aKoOx18RB0GGQTzb3Tjzg

Facebook開源DrQA的PyTorch實現:基于維基百科的問答系統

https://mp.weixin.qq.com/s/9uG8lqr2Kn0vzZKyjLHNGg

從文本挖掘綜述分類、聚類和信息提取等算法

https://mp.weixin.qq.com/s/GYTxN5X7MnSQ4k5bD2l-PQ

Salesforce的愛因斯坦AI最新NLP研究,通過情境化詞向量從翻譯中學習!

https://mp.weixin.qq.com/s/kMQ7q4EyBQUH1DEEhQWdCQ

Familia:開源的中文主題模型應用工具包

https://mp.weixin.qq.com/s/p8gEbamEbJBp_wzsy8_21A

詞義的動態變遷

https://mp.weixin.qq.com/s/GUUkXrB1iyg4rQbBtICq6A

通過NMT訓練的通用語境詞向量:NLP中的預訓練模型?

https://mp.weixin.qq.com/s/62b7kK0StmwTP_DGusE0MA

MIT自然語言處理數據集和語料庫

https://mp.weixin.qq.com/s/GSHk-otPeyGZN5xRNehAyw

KBQA從入門到放棄—入門篇

https://mp.weixin.qq.com/s/-Zz5Cv4QJaRHdBFrGyBuLg

KBQA從入門到放棄 - Part 2

http://www.jianshu.com/p/371a9dd9bba1

五個入門深度學習自然語言處理資源

https://mp.weixin.qq.com/s/Ks9BVr6YC-naX2-iadI78w

自然語言理解-從規則到深度學習

https://mp.weixin.qq.com/s/c7nXiFCI3urS0cbSUSsgYg

哈工大劉挺教授:自然語言處理的十個發展趨勢

https://mp.weixin.qq.com/s/wJry8N4FC9KVv_bVGuzXXw

LinkedIn文本分析平臺:主題挖掘的四大技術步驟

http://mp.weixin.qq.com/s/Or6oDt0aZFlnlMr8EBr-xQ

三角獸首席科學家王寶勛:熱度之下的對話生成

https://mp.weixin.qq.com/s/i4u4Ty8kC0zzUpmRqj8g7A

473個模型試驗告訴你文本分類中的最好編碼方式

https://mp.weixin.qq.com/s/-gnzRjLerqIyLPLBkZNmcA

深度學習在NLP中的運用?從分詞、詞性到機器翻譯、對話系統

https://mp.weixin.qq.com/s/TjFzJVOowfceHwJNUItcxQ

從語言學到深度學習NLP,一文概述自然語言處理

https://mp.weixin.qq.com/s/r9WRkmApBaHvlCQ5F5ypjg

神奇的神經機器翻譯:從發展脈絡到未來前景

https://mp.weixin.qq.com/s/rLFm2J6Bao6H5Qj9Fw0wUg

百度陳翔 :基于機器學習的搜索語義理解技術!

https://mp.weixin.qq.com/s/BWg77FZ2IugBhO_HWHpfHw

深度學習在自然語言處理中的應用綜述

https://mp.weixin.qq.com/s/_UC2jlOfb34tfB_tsEXjMg

谷歌全新神經網絡架構Transformer:基于自注意力機制,擅長自然語言理解

https://mp.weixin.qq.com/s/9HeLayEDTUCy_ACJUV8fYA

中文分詞調研:任何聲稱在PKU上拿到97%以上所謂“準確率”的說法,可信度都不高!

http://mp.weixin.qq.com/s/fn9WKu0_aH2-lx6VvxC_RA

生成式關鍵短語識別

https://mp.weixin.qq.com/s/M6ufA_9jyGjDCOSDNDrIYg

CMU神經網絡自然語言處理課程推薦的學習資料(非教程)

https://mp.weixin.qq.com/s/xHeEFuv1m1jXFig4tXZY8w

自然語言處理(NLP)快速入門指南

https://mp.weixin.qq.com/s/VPs6OB81K1H7_TMV9xLUVQ

零基礎進行神經網絡語言建模

http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/51182003

論文閱讀:End-To-End Memory Networks

http://geek.csdn.net/news/detail/135736

漫談詞向量之基于Softmax與Sampling的方法

https://mp.weixin.qq.com/s/rF4zKCbj3Jh8dDR1239lpA

基于雙語主題模型的跨語言層次分類體系匹配

https://mp.weixin.qq.com/s/gQ9dV-IPWHTOLbI6u0D67g

可解釋推薦系統:身懷絕技,一招擊中用戶心理

https://mp.weixin.qq.com/s/M_ZN0YuvegAnc2GXCZTt9Q

初學者指南:神經網絡在自然語言處理中的應用

https://mp.weixin.qq.com/s/ouNxUvWC_mxap6P5z6_dFA

教聊天機器人進行多輪對話

https://mp.weixin.qq.com/s/fZv9FgbdQ1bWPoNdl9sF1A

“寶石迷陣”與信息檢索

http://www.jianshu.com/p/0273c377c34e

機器學習算法在文本分類中的應用綜述

https://mp.weixin.qq.com/s/BcUB3bXrPJF0WQetWs7Law

用深度學習解決自然語言處理中的7大問題,文本分類、語言建模、機器翻譯等

總結

以上是生活随笔為你收集整理的NLP参考资源的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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