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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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简介：
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）

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  • 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）
     
  • 自然语言处理中命名实体识别的代码详解与实例
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    本文章详细解析了自然语言处理中的命名实体识别技术，并提供具体代码示例和应用案例，帮助读者深入理解和实现相关算法。 在代码中，我们首先加载了spaCy的英文预训练模型（en_core_web_sm）。然后定义了一个待处理的文本，其中包含了一些命名实体。接下来使用该模型对文本进行命名实体识别(NER)，得到一个Doc对象。 随后，通过遍历doc对象中的token属性来获取每个单词的具体信息，并打印出其文本、词形还原、词性标签、标签详细信息、依存关系、形状特征等数据。这有助于我们更深入地理解文档的结构和各个词汇的特点。最后，在代码中还包含了对命名实体的识别，通过遍历doc对象中的这些实体来展示每个实体的具体内容及其对应的类别。 运行上述代码后，输出将包括两大部分：一是单词的各种属性信息；二是文本中被识别出的命名实体及它们所属的标签。这样我们就能了解到文档内每个词的特点以及其中所包含的重要实体信息了。
     
  • 自然语言处理(NLP)的相关题目
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    自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。本专题涵盖NLP的关键技术和应用实例。 NLP自然语言处理的经典题目简单且基础，在面试中经常被考察。
     
  • 关于NLP的文档、论文及代码，涵盖主题模型
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    本资源集合包括自然语言处理领域的文档、研究论文和源代码，专注于主题模型的相关内容。适合深入学习与应用开发。 本段落档涵盖自然语言处理（NLP）相关的主题模型、词向量、命名实体识别、文本分类、文本生成、文本相似性计算以及机器翻译等内容，并涉及基于Keras和TensorFlow的各种算法。相关资源包括文档、论文及代码等，可在GitHub上的nlp-journey项目中找到。
     
  • 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。
     
  • 基于BERT的中文命名实体识别实战之自然语言处理
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    本课程深入讲解并实践使用BERT模型进行中文命名实体识别的技术细节与应用方法，适合对自然语言处理领域感兴趣的开发者和研究者学习。 课程目标：完成本门课程后，您将对自然语言处理技术有更深入的理解，并能彻底掌握中文命名实体识别技术。 适用人群：自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介：作为自然语言处理的基础技术之一，命名实体识别在问答系统、机器翻译和对话系统等各个任务中扮演着重要角色。因此，深入了解并熟练运用这项技术是每一位从事自然语言处理工作的人员必备的技能。本课程结合理论与实践教学方法，旨在为大家提供帮助。 课程要求： - 开发环境：Python3.6.5 和 Tensorflow1.13.1； - 开发工具：Pycharm； - 学员基础：具备一定的 Python 及深度学习基础知识。 通过该课程的学习，学员们能够掌握命名实体识别的关键技术，并在实际操作中编写代码。
     
  • 中文命名实体识别（涵盖HMM、CRF、BiLSTM等多元模型）：named_entity_recognition
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    本项目专注于中文文本中的命名实体识别技术研究与应用，采用包括隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)及双向长短期记忆网络(BiLSTM)在内的多种先进算法模型。旨在提高对人名、地名和组织机构等特定信息的精准提取能力。 本项目尝试使用了多种不同的模型（包括HMM、CRF、Bi-LSTM 和 Bi-LSTM + CRF）来解决中文命名实体识别问题，数据集采用的是ACL 2018 收集的简历数据。数据格式如下：每一行由一个字及其对应的标注组成，使用的标注体系是BIOES，并且句子之间用空行分隔。 美 B-LOC国 E-LOC的 O华 B-PER莱 I-PER士 E-PER我 O跟 O他 O谈 O笑 O风 O生 数据集存放于项目目录下的ResumeNER文件夹内。以下是不同模型及其Ensemble（组合）预测结果的最佳准确率： | 模型 | 召回率 | 准确率 | F1分数 | |----------|---------|---------|----------| | HMM | 91.22% | 91.49% | 91.30% | | BiLSTM + CRF | 95.43% | 95.43% | 95.42% | | 合奏 | - | 95.37% | 95.32% | | 召回率模型1| - | 95.72% | 95.70% | | Ensemble (组合) | - | 95.69% | 95.64% | 最后一列Ensemble代表将这四个模型的预测结果结合后的效果。
     
  • 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
     
  • 中文分词之地理名词库（自然语言处理NLP）.zip
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    本资源为“中文分词之地理名词库”，专为自然语言处理(NLP)领域设计。该库包含大量中国地名及其相关词汇，有效提升文本分析中地理位置识别的准确性与效率。 自然语言处理NLP中的中文分词技术会用到地名词库。
     
  • 中英文分词、词性标注与命名实体识别在自然语言处理中的应用——包含文本和代码
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    本文探讨了中英文自然语言处理技术，包括分词、词性标注及命名实体识别的应用，并提供了相关示例文本和编程代码。 今天我们将使用Jieba、SnowNlp、nltk、thunlp、NLPIR以及Stanford这六种工具来对给定的中英文文本进行分词、词性标注与命名实体识别。