學習NLP不用愁了。

算力、環境配置谷歌提供，Colab套件對NLP全場景支持。

有了算力，還差教程，現在NLP學習合集大全套來了。

△超強NLP合集

網站名直譯過來就是——超強NLP合集！

181個超全資源合集，各個類型全都有，總有一款適合你。

△資源概覽

資源怎么使用？

光說不練假把式，既然是資源，就是讓人用的，滿滿干貨，無套路。

使用資源只需要三步：

1、打開網站，選擇、搜索自己感興趣的內容，比如搜索NLP領域最火的BERT。

△網站地址見文末

2、可以按描述內容選擇自己感興趣的模型，打開最后一列的Colab鏈接。

得益于谷歌的慷慨，無需擔心環境配置，直接進去學習即可。

這里以第一個BERT搜索結果為例?。

△Transfer Learning with BERT

3、在進入Colab之后，和本地notebook文件使用方法是一樣的，檢查好配置之后，就可以按照目錄進行學習，實時交互反饋結果。

這也是這份合集的意義，不再是干巴巴的說教，而是圖文并茂可運行的實例，練起來！

總有一款模型適合你

當然，BERT只是其中一種類型，如果還沒看夠，下面是我們梳理的一些分類，可供選用。

1、按所用模型分類，可分為ANN、AxCell、BERT、CNN、GPT-2、LSTM等；

2、按任務類型分類，可分為分類、對話系統、詞嵌入、語言模型、機器翻譯、問答系統、情感分析等；

3、按所用框架分類，可分為PyTorch、TensorFlow、Keras等。

基本上涵蓋了現在NLP發展的全景，不論是框架還是模型、任務，你都能在這里找到適合自己學習的對象。

此外，你也可以為抗擊疫情出份力。

△COVID-19相關內容

可以BERT來了解疫情期間人們的情緒變化，內容豐富，目錄清晰，上手即可操作。

比如說OpenAI剛更新的GPT模型，當然，受限于時間，現在只有GPT-2模型，但了解一下GPT本身也是好的。

△GPT-2模型

其中有一位國人作者，15 億參數 GPT2 中文預訓練模型，可以對GPT2本身有直觀了解。

并且和谷歌drive一起使用，數據集存放也非常方便，全部流程只需點擊兩次。

模型本身已經被訓練完畢，只需要加載訓練使用即可，就這么簡單，適合想直接使用的研究。

神奇的小網站

在作者發布之后，Reddit一片感謝貼，畢竟這么簡單無套路的資源合集，可以說很良心了。

△討論區圖

而且這個搜集資源的小網站也是個好去處，481個數據集，從幾M到上G，從CSV格式到JSON格式，應有盡有，可以馬克一下作為資源站收藏。

△數據集

還有，他們還開發了一款名為RABBIT的文本分類器，可以實時對媒體報道進行分類，幫助我們更好分辨媒體報道的傾向性。

△文本分類器RABBIT

媽媽再也不用擔心我被“FAKE NEWS”騙了。

??使用教程和下載數據集都要大路暢通喲~

僅僅教程收藏是沒用的，一定要自己上手試試喲~

參考鏈接：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/gvsh51/p_181_nlp_colab_notebooks_found_here/

https://notebooks.quantumstat.com

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的文本分类数据集_181个NLP教程，481个文本数据集，Colab一键直达，无需环境配置...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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