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Zero-to-Hero-in-NLP:该存储库包含自然语言处理的AZ技术,可用于NLP中
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2021-04-15
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NLP中从零到英雄的一系列Jupyter笔记本。 使用python中的端到端项目 ! Github不能很好地渲染jupyter笔记本。 克隆此存储库并在本地读取。 即将更新PDF版本。 该存储库包含自然语言处理的AZ技术,适用于希望从GPT-3的巨大语言模型的根源到最新发展的所有NLP入门人员。 该存储库中提到的工具/技术/方法/算法与Daniel Jurafsky在其著作“语音和语言处理”中以及他的合著者James H. Martin所讲授的工具/技术/方法/算法相同。 谁应该使用此存储库? 虽然我强烈建议您阅读上述书籍,但如果您不想遍历600多个页面,请使用此存储库。 希望开始使用自然语言处理,想要学习新的技巧和技术,并且希望提高NLP技能的任何人都可以使用此存储库。 给此回购加注星标,并与您认为可以从该资源中受益的任何人共享。 在领英上关注我 经历我的视觉工作经历
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Zero-to-Hero-in-NLP-master.zip (57个子文件)
Zero-to-Hero-in-NLP-master
.ipynb_checkpoints
Chapter 4 | Word Normalization, Lemmatization, & Stemming-checkpoint.ipynb 28KB
Chapter 3 | Tokenization-checkpoint.ipynb 12KB
Chapter 5 | Minimum Edit Distance-checkpoint.ipynb 4KB
Chapter 1 | Regular Expressions-checkpoint.ipynb 27KB
Chapter 2 | Text Normalization-checkpoint.ipynb 13KB
images
linkedin.png 3KB
editDistance.png 11KB
lipo.png 15KB
.DS_Store 6KB
bigram_perplexity.png 13KB
capture_group.png 36KB
visual.png 45KB
Bayes_rule.png 8KB
datasets
.DS_Store 6KB
sentiment_analysis
test.csv 1.56MB
train.csv 2.96MB
.DS_Store 6KB
LICENSE 11KB
.DS_Store 8KB
README.md 2KB
Unit 1 - Introduction
.ipynb_checkpoints
Chapter 4 | Word Normalization, Lemmatization, & Stemming-checkpoint.ipynb 8KB
Chapter 3 | Tokenization-checkpoint.ipynb 12KB
Chapter 5 | Minimum Edit Distance-checkpoint.ipynb 8KB
Chapter 1 | Regular Expressions-checkpoint.ipynb 27KB
Chapter 2 | Text Normalization-checkpoint.ipynb 14KB
Chapter 2 | Text Normalization.ipynb 14KB
Chapter 5 | Minimum Edit Distance.ipynb 8KB
Chapter 4 | Word Normalization, Lemmatization, & Stemming.ipynb 8KB
Chapter 3 | Tokenization.ipynb 12KB
Chapter 1 | Regular Expressions.ipynb 27KB
Unit 3 - Naives Bayes and Sentiment Classification
.ipynb_checkpoints
Chapter 6 | Improving Naive Bayes for Sentiment Analysis-checkpoint.ipynb 2KB
Chapter 3 | Bag of Words-checkpoint.ipynb 20KB
Chapter 1 | Introduction-checkpoint.ipynb 7KB
Chapter 5 | Naive Bayes Classfiers (Contd.)-checkpoint.ipynb 19KB
Project | Opinion Mining on twitter data-checkpoint.ipynb 16KB
Chapter 2 | Supervised Learning-checkpoint.ipynb 3KB
Chapter 4 | Naive Bayes Classifiers-checkpoint.ipynb 10KB
Project | Opinion Mining on twitter data.ipynb 16KB
Chapter 2 | Supervised Learning.ipynb 3KB
Chapter 1 | Introduction.ipynb 7KB
Chapter 3 | Bag of Words.ipynb 20KB
Chapter 5 | Naive Bayes Classfiers (Contd.).ipynb 19KB
Chapter 6 | Improving Naive Bayes for Sentiment Analysis.ipynb 2KB
Chapter 4 | Naive Bayes Classifiers.ipynb 10KB
bert-base-uncased-vocab.txt 226KB
Unit 2 - N-gram Language Models
Chapter 3 | Unknown Words.ipynb 4KB
.ipynb_checkpoints
Chapter 3 | Unknown Words-checkpoint.ipynb 4KB
Chapter 4 | Smoothing-checkpoint.ipynb 7KB
Chapter 1 | Introduction-checkpoint.ipynb 11KB
Chapter 5 | Gentle Introduction to Information Theory-checkpoint.ipynb 3KB
Chapter 2 | Perplexity-checkpoint.ipynb 6KB
Exercise | Building your own language model-checkpoint.ipynb 8KB
Chapter 5 | Gentle Introduction to Information Theory.ipynb 3KB
Exercise | Building your own language model.ipynb 8KB
Chapter 1 | Introduction.ipynb 11KB
Chapter 4 | Smoothing.ipynb 7KB
Chapter 2 | Perplexity.ipynb 6KB
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