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自然语言处理(NLP)企业级项目课程合集（涵盖实体关系抽取、情感分析、新闻文本分类、火车票识别及命名实体识别）

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简介：
本课程合集专为企业级NLP项目设计，深入讲解实体关系抽取、情感分析、新闻文本分类、火车票信息提取和命名实体识别等关键技术。 一、基于Pytorch BiLSTM_CRF的医疗命名实体识别项目 二、利用Pytorch LSTM_GCN_IE进行火车票图卷积识别的项目 三、采用Pytorch Bert_TextCNN的新闻文本分类系统 四、使用Pytorch Bert_LCF_ATEPC_ABSA完成属性级情感分析的研究 五、通过Pytorch Bert_CasRel_RE实现实体关系抽取的工作

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  • 自然语言处理(NLP)企业级项目课程合集（涵盖实体关系抽取、情感分析、新闻文本分类、火车票识别及命名实体识别）
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    本课程合集专为企业级NLP项目设计，深入讲解实体关系抽取、情感分析、新闻文本分类、火车票信息提取和命名实体识别等关键技术。 一、基于Pytorch BiLSTM_CRF的医疗命名实体识别项目 二、利用Pytorch LSTM_GCN_IE进行火车票图卷积识别的项目 三、采用Pytorch Bert_TextCNN的新闻文本分类系统 四、使用Pytorch Bert_LCF_ATEPC_ABSA完成属性级情感分析的研究 五、通过Pytorch Bert_CasRel_RE实现实体关系抽取的工作
     
  • NLP企业级项目课程合集：自然语言处理（实体关系抽取、情感分析、新闻文本分类、火车票识别及命名实体识别）
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    本课程为深入学习自然语言处理技术的专业合集，涵盖实体关系抽取、情感分析、新闻文本分类、火车票信息提取及命名实体识别等实用技能。适合希望在NLP领域发展的企业开发者和技术人员研修。 分享自然语言处理课程——自然语言处理NLP企业级项目课程合集（包括实体关系抽取、情感分析、新闻文本分类、火车票识别及命名实体识别等内容），提供视频教程、源代码、数据集以及课件资料，所有材料均完整配备。
     
  • 中文命名实体识别-实体抽取工具_文章实体抽取_自然语言处理-ChineseNERMSRA
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    ChineseNERMSRA是一款专为中文设计的高效命名实体识别和实体抽取工具，适用于自然语言处理领域中的各类文本分析任务。 在当今的自然语言处理（NLP）领域，实体抽取是一项至关重要的技术。它旨在从文本中识别并分类出具有特定意义的词汇，如人名、地名、组织名等，这些词汇被称为实体。由于中文语法结构和词语多义性的复杂性，这一任务尤其挑战。 本段落将深入探讨一种专门针对中文环境的实体抽取工具——ChineseNERMSRA及其在该领域的应用与实现。Microsoft亚洲研究院开发了这个系统，它专为处理中文文本设计，并采用深度学习技术来准确识别文本中的实体。这不仅推动了中文NLP领域的发展，还提供了强大的研究和实际应用工具。 实体抽取通常包括以下步骤： 1. **预处理**：对输入的中文文档进行分词是基础工作。由于汉语没有明显的单词边界，需要依赖于词汇表和算法来完成这一任务。 2. **特征提取**：基于分词后的文本内容，提取与实体相关的特征信息，如语法类别、上下文等。 3. **模型训练**：使用深度学习技术（例如条件随机场CRF、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM或Transformer架构）对这些特征进行训练以识别不同类型的实体。 4. **序列标注**：根据从数据中学习到的模式，为每个词汇打上标签，确定其是否属于某个特定类型，并明确该类型的具体属性。 5. **后处理**：通过合并和修正步骤提高实体抽取的整体准确性和完整性。 ChineseNERMSRA的独特之处在于它使用了优化过的深度学习模型。例如，可能采用了双向LSTM或者更先进的架构来结合字符级表示以捕捉汉字的语义信息，并利用丰富的预训练数据以及精心设计的损失函数提升在各种实体类型上的表现能力。 此工具的应用范围广泛，包括但不限于新闻分析、社交媒体监控和知识图谱构建等场景。例如，在新闻报道中可以迅速定位并提取关键人物及事件；社交媒体上则能识别用户讨论的话题及相关的人物信息，为商业决策提供支持。 要使用ChineseNERMSRA，开发者可以通过提供的资源获取源代码以及详细的指导文档来定制自己的实体抽取模型以满足特定的应用需求。 总的来说，作为一款高效的中文实体抽取工具，它不仅展示了深度学习在NLP领域的强大能力，并且极大地促进了对汉语文本的理解和分析。随着技术的进步，未来我们有望看到更加智能、精确的中文实体识别系统应用于更广泛的场景中。
     
  • 基于LSTM的命名实体识别——自然语言处理课程实验
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    本实验聚焦于利用长短时记忆网络（LSTM）进行命名实体识别的研究与实践，旨在提升学生在自然语言处理领域的技术水平和项目经验。 我用Python编写了一个简单的程序，总共只有130多行代码，足以满足老师的要求：）这个实验是基于LSTM的命名实体识别数据处理，包括给每个实体类型进行编号、给每个单词进行编号，并使用标识符对文本进行填充以确保所有序列长度一致。在训练过程中，为每个输入及其对应的编号建立张量构成训练批，然后将这些信息输入到LSTM单元中，在经过全连接层后，利用softmax或其他分类器来进行预测。 模型的构建可以采用PyTorch自带的LSTM类或者其他工具进行实现，也可以选择自己编码完成。
     
  • NLP-Journey：涵盖主题模型、词嵌入、命名实体识别等自然语言处理相关文档与代码
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    NLP-Journey 是一个全面的资源库，包含关于主题模型、词嵌入及命名实体识别等自然语言处理技术的相关文档和实用代码。 NLP旅程全部在TensorFlow 2.0中实现：1.基础；2.书籍推荐包括《图形模型手册》、《深度学习》、《神经网络和深度学习》以及《语音和语言处理》；3.论文阅读建议如下： - BERT（用于语言理解的深度双向变压器预训练） - GPT-2（无监督多任务学习的语言模型） - Transformer-XL（超出固定长度上下文的注意力语言模型） - XLNet（通用自回归预训练方法，适用于语言理解） - RoBERTa（优化后的BERT预训练技术版本） - DistilBERT（简化版的BERT，更小、更快且成本更低） - ALBERT（用于语言表达自我）
     
  • 甲骨文：甲骨文深度学习自然语言处理工具知识图谱关系抽取、中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析及新词发现
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    本项目专注于开发基于甲骨文的深度学习框架，用于自然语言处理任务，包括知识图谱构建、文本分割、语法分析和情感研究等。 Jiagu自然语言处理工具集成了中文分词、词性标注、命名实体识别、知识图谱关系抽取、关键词提取、文本摘要生成、新词发现及情感分析等实用功能，旨在为用户提供全面的文本处理解决方案。安装该工具可通过pip命令进行：`pip install -U jiagu` 或者使用清华镜像加速安装： `pip install -U jiagu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`。 对于需要直接从源代码安装的情况，可以先通过git克隆Jiagu的仓库到本地，然后运行setup.py文件来完成安装： ``` git clone https://github.com/ownthink/Jiagucd Jiagupython3 setup.py install ``` 使用该工具十分简便。例如，在进行文本分词、词性标注以及命名实体识别时，只需导入相关库并调用相应方法即可实现所需功能。 ```python import jiagu text = 厦门明天会不会下雨 words = jiagu.seg(text) # 分词 ``` 以上就是使用Jiagu进行基本自然语言处理任务的一个简要示例。
     
  • 命名实体识别在自然语言处理中的应用
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    《命名实体识别在自然语言处理中的应用》一文探讨了如何通过识别文本中的人名、地名和组织机构等关键信息，提升机器对人类语言的理解能力。该技术广泛应用于信息抽取、问答系统及语义分析等领域，是自然语言处理的重要组成部分。 该代码实现了基于深度学习的命名实体识别。命名实体识别是自然语言处理中的一个重要部分。
     
  • 企业级NLP项目课程合集：自然语言处理教学系列
    优质
    本课程合集专注于企业级NLP项目的开发与应用，涵盖自然语言处理技术的教学，适合希望深入学习和实践NLP的专业人士。 分享一套自然语言处理（NLP）企业级项目课程合集，包含5门课程：医疗命名实体识别、火车票识别、新闻文本分类、属性级情感分析以及实体关系抽取。其中3个经典任务结合了2个实际商业项目的应用。
     
  • ACE 2005 命名实体识别与关系抽取
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    ACE 2005是自动内容提取（Automated Content Extraction）计划的一部分，专注于命名实体识别和关系抽取技术的研发，推动信息抽取领域的进步。 ACE 2005 命名实体识别与关系抽取涉及从文本中自动识别出人名、地名、组织机构名称等命名实体，并进一步分析这些实体之间的语义关系，如“X 是 Y 的成员”或“X 在 Y 工作”。