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超级影响力-NLP致胜行销学.pdf 评分:

跨部门沟通的重要性 问题一:作为部门主管,是沟通能力重要还是其它能力重要? 良好的人际关系者,可使工作成功与个人幸福 获得率达85%以上 针对10000人的记录进行分析,成功的因素中 85%决定于人际关系,而知识、技术、经验只 占15% 某年度某地区被解雇的4000人中,不称职的 占10%,人际关系不好者则占90% 根据5年的跟踪调查,人际关系好的人平均年 薪比优等生高15%,比劣等生高33% 合格的部门主管,沟通能力应占80%, 而其它能力只需20%。 沟通能力强的人更善于管理。 目前大多数企业的中,高层主管最缺乏的是沟通能力。 沟通能力强的正确观念与心态。 某企业总助被解职的案例。

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2010-03-21 上传 大小:3.47MB
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NLP(神经语言程序学

NLP是神经语言程序学 (Neuro-Linguistic Programming) 的英文缩写. N (Neuro) 指的是神经系统,包括大脑和思维过程。 L (LinpJistic) 是指语言,更准确点说,是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。 P (Programming) 是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。

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跨部门沟通的重要性 问题一:作为部门主管,是沟通能力重要还是其它能力重要? 良好的人际关系者,可使工作成功与个人幸福 获得率达85%以上 针对10000人的记录进行分析,成功的因素中 85%决定于人际关系,而知识、技术、经验只 占15% 某年度某地区被解雇的4000人中,不称职的 占10%,人际关系不好者则占90% 根据5年的跟踪调查,人际关系好的人平均年 薪比优等生高15%,比劣等生高33% 合格的部门主管,沟通能力应占80%, 而其它能力只需20%。 沟通能力强的人更善于管理。 目前大多数企业的中,高层主管最缺乏的是沟通能力。 沟通能力强的正确观念与心态。 某企业总助被解职的案例。

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GA-NLP-MATLAB

基于遗传算法和非线性规划的函数最优化求解

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林钦佑博士报告linqinyou-CYL-YYS-NLP-2005-Talk

林钦佑博士报告linqinyou-CYL-YYS-NLP-2005-Talk

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词语对齐-NLP

词语对齐,该部分可以用在自然语言处理方向的词语对齐功能。-NLP

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山东大学数据科学实验三----NLP(自然语言处理)

资源包主要内容: (1)各个步骤需要的实验源码 (2)各个步骤生成的text、xml以及csv文件 (3)实验过程的大致说明,帮助更好的理解实验 包含整个实验过程的所有资源,代码完整,附带实验说明,易于理解。 原reviews.xml有点不合适,用资源包里的替换掉就好。 最后,祝大家能早日做完实验,早回家。

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Python-NLP之旅包含NLP文章代码集锦

NLP之旅(包含NLP文章/代码集锦)

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清华-NLP报告2018

清华-中国工程院知识智能联合实验室发布的《2018自然语言处理研究报告》

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open-nlp parse 标注字典

open-nlp parse标注字典。 1、从句级别 S - 简单的陈述句,例如,一个句子既不由从属连词引导或者wh-开头的单词,因此不存在主谓倒置。 SBAR - 从属连词引导的从句 SBARQ - wh-开头的单词或者wh-开头的短语的直接我问句。间接问句和相关的从句应该是被标识的是SBAR。 SINV - 倒装句。例如,主题跟随着紧张动词和情态动词。?? SQ -- 倒是/否问句,或者主从句是一个wh-开头的问句,跟随着wh-短语。 (最后两个,不理解,我的语法太烂了。)

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lcqmc-NLP数据资源.rar

LCQMC数据集(欢迎下载) 输入是两个句子,输出是 0 或 1。其中 0 代表语义不相似,1 代表语义相似。 数据量:训练集 (238,766),验证集 (8,802),测试集 (12,500) 例子: 1. 聊天室都有哪些好的 [分隔符] 聊天室哪个好 [分隔符] 1 2. 飞行员没钱买房怎么办?[分隔符] 父母没钱买房子 [分隔符] 0

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eisenstein-nlp-notes2018年6月份最新版

乔治亚理工大学 Jacob Eisenstein 教授开放了自然语言处理领域的最新教材《Natural Language Processing》。 这本书的内容主要分为四大章节,即 NLP 中监督与无监等学习问题、序列与解析树等自然语言的建模方式、语篇语义的理解,以及后这些技术最在信息抽取、机器翻译和文本生成等具体任务中的应用。 Eisenstein 将这一本非常完善的教材称之为「Notes」,它是在乔治亚理工大学学习自然语言处理相关领域所需要了解的基础。例如在介绍自然语言处理理论与方法的课程 CS4650/7650 中,这本开放书籍就作为标准的课程教材。

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机器学习-深度学习-NLP-算法工程师面试指南-包含知识点解析-面试笔试真题和答案-代码

机器学习 算法工程师面试指南,它提供了完整的面试知识点、编程题及题解、各科技公司的面试题锦等内容。文件是markdown格式,便于编辑。其中从机器学习到数学主要提供的是笔记与面试知识点,读者可回顾整体的知识架构。后面从算法到笔试面经主要提供的是问题及解答方案,根据它们可以提升整体的解题水平与编程技巧。

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FudanDNN-NLP4.2中文使用手册.pdf

本使用手册介绍复旦大学计算机学院机器人研究实验室所开发的基于深度学习的中文 自然语言处理工具 DeepNLP4.2(原名是 FudanDNN-NLP),该工具目前可用于中文分词、 命名识别、词性标注、句法分析、语义分析、知识库访问、对话问答、聚类分类、文本摘要、 信息抽取、情感分析。深度学习方法优点在于不需要预先根据任务进行特征选择(特征工程), 系统所需参数较少(节省内存开销),并且实际使用远远快于其它相似性能的系统。

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2019年NLP领域总结回顾(2019-NLP-highlights)【附一篇长文总结】.zip

2019年是NLP领域让人印象深刻的一年。本文将分享2019年在机器学习和NLP领域最重要的亮点。文章标题没有进行特定的排序。其中包含出版物、工程工作、年度报告、发布的教育资源等等。

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代码-NLP应用场景实战解析——电商用户评论文本分类.rar

代码-NLP应用场景实战解析——电商用户评论文本分类

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复旦中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.1网络参数文件

这是复旦中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.1版本使用所需要的网络参数文件,请于其他文件(如:conf)放在一个目录下。

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机器学习(10)-NLP自然语言处理大量餐馆评论:数据集与源码

机器学习(10)-NLP自然语言处理大量餐馆评论:数据集与源码 机器学习(10)-NLP自然语言处理大量餐馆评论:数据集与源码 机器学习(10)-NLP自然语言处理大量餐馆评论:数据集与源码

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基于深度学习的中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.0

本工具为复旦大学计算机学院机器人研究实验室开发的基于深度学习的中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.0,该工具可用于中文分词、自定义词汇、文本规范化、命名识别、词性标注、语义分析,用户可以根据需要重新训练或者精调模型。深度学习方法的优点在于不需要预先根据任务进行特征选择(特征工程),系统所需参数较少(节省内存开销),并且解码速度(实际使用)远远快于其它相似性能的系统。

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基于深度学习的中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.1版本

复旦大学计算机学院机器人研究实验室所开发的基于深度学习的中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.1,该工具目前可用于中文分词、命名识别、词性标注、句子分类、语义分析。较2.0版本增加以下功能:(1)增加了带转移矩阵的双向LSTM模型,能够用于各类序列标注和语义分析任务。(2)增加了带动态k-max池化的卷积神经网络的句子语义表示模型,可以根据其产生的句子级语义表示完成各种分类任务。(3)针对同时处理多个事件时,条件随机场CRF(Conditional Random Fields)模型处理速度慢的问题,对CRF模型的训练和解码算法进行优化,使其处理速度与单一事件相同。(4)增加时期类型的

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各类速查表汇总-Advanced NLP with spaCy

各类速查表汇总--Advanced NLP with spaCy Python for Data Science Cheat Sheet

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