本专栏记录了个人在自然语言处理领域的学习与实践经历，通过一系列小型项目展示了技术应用和算法实现的过程，适合初学者参考。
NLP练习项目集
任菜鸡编写的用于提升自然语言处理技能的小型项目集合（欢迎学习使用）：
- TextCNN：对英文数据集进行二分类任务。
- BiLSTM-CRF：在英文数据集中执行序列标注任务。
- ESIM：实现ESIM模型以完成英语文本蕴含关系的识别。
- BERT_分类：利用BERT模型处理英文数据集中的二元分类问题。
- Word2Vec：<斗罗大陆>小说中的人物和词汇生成word2vec向量，可用于查询人物关系等信息。
- 基于知识图谱的电影问答系统：通过规则匹配构建问答系统，根据用户提问在知识图谱内搜索答案，并依据模板反馈给用户。
- 词云：支持中文、英文及不同形状设计的词频可视化工具。
- 机器翻译：应用序列到序列模型结合注意力机制实现中英互译功能。
- 文本摘要：使用指针网络与序列到序列框架生成高质量的中文文本摘要。
项目目录结构：
├── README.md（描述文件）
├── BERT_分类（二元分类任务模块）
5星
