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条件随机场是目前机器学习模型中最有效的模型之一，广泛地应用于自然语言处理（例如词性标注、浅层句法分析）和图像模式识别（例如对复杂图像中物体的识别）等领域中。该教程详细地探讨了条件随机场的由来，把朴素贝叶斯(NB)、隐马尔科夫(HMM)、最大熵马尔科夫模型(MEMM)与条件随机场的关系探讨得十分详尽，让读者由浅入深，由简入繁，可谓浅显易懂、耳目一新、使人受益匪浅！
5 0浏览会员免费 - Spark核心技术与高级应用
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自己动手写搜索引擎 1 第1章 了解搜索引擎 1 1.1 Google神话 1 1.2 体验搜索引擎 1 1.3 你也可以做搜索引擎 4 1.4 本章小结 4 第2章 遍历搜索引擎技术 5 2.1 30分钟实现的搜索引擎 5 2.1.1 准备工作环境（10分钟） 5 2.1.2 编写代码（15分钟） 6 2.1.3 发布运行（5分钟） 9 2.2 搜索引擎基本技术 14 2.2.1 网络蜘蛛 14 2.2.2 全文索引结构 14 2.2.3 Lucene 全文检索引擎 15 2.2.4 Nutch网络搜索软件 15 2.2.5 用户界面 17 2.3 商业搜索引擎技术介绍 17 2.3.1 通用搜索 17 2.3.2 垂直搜索 18 2.3.3 站内搜索 19 2.3.4 桌面搜索 21 2.4 本章小结 21 第3章 获得海量数据 22 3.1 自己的网络蜘蛛 22 3.1.1 BerkeleyDB介绍 27 3.1.2 抓取网页 28 3.1.3 MP3 抓取 29 3.1.4 RSS 抓取 30 3.1.5 图片抓取 33 3.1.6 垂直行业抓取 34 3.2 抓取数据库中的内容 36 3.2.1 建立数据视图 36 3.2.2 JDBC数据库连接 36 3.2.3 增量抓取 40 3.3 抓取本地硬盘上的文件 41 3.3.1 目录遍历 41 3.4 本章小结 42 第4章 提取文档中的文本内容 43 4.1 从HTML文件中提取文本 43 4.1.1 HtmlParser介绍 51 4.1.2 结构化信息提取 54 4.1.3 网页去噪 60 4.1.4 网页结构相似度计算 63 4.1.5 正文提取的工具FireBug 64 4.1.6 正文提取的工具NekoHTML 66 4.1.7 正文提取 68 4.2 从非HTML文件中提取文本 73 4.2.1 TEXT文件 73 4.2.2 PDF文件 73 4.2.3 Word文件 82 4.2.4 Rtf文件 82 4.2.5 Excel文件 83 4.2.6 PowerPoint文件 84 4.3 流媒体内容提取 85 4.3.1 音频流内容提取 85 4.3.2 视频流内容提取 87 4.4 抓取限制应对方法 89 4.5 本章小结 90 第5章 自然语言处理 91 5.1 中文分词处理 91 5.1.1 Lucene 中的中文分词 91 5.1.2 Lietu中文分词的使用 92 5.1.3 中文分词的原理 92 5.1.4 查找词典算法 95 5.1.5 最大概率分词方法 98 5.1.6 新词发现 101 5.1.7 隐马尔可夫模型 102 5.2 语法解析树 104 5.3 文档排重 105 5.4 中文关键词提取 106 5.4.1 关键词提取的基本方法 106 5.4.2 关键词提取的设计 107 5.4.3 从网页提取关键词 107 5.5 相关搜索 107 5.6 拼写检查 110 5.6.1 英文拼写检查 110 5.6.2 中文拼写检查 112 5.7 自动摘要 116 5.7.1 自动摘要技术 117 5.7.2 自动摘要的设计 117 5.7.3 Lucene中的动态摘要 124 5.8 自动分类 125 5.8.1 Classifier4J 126 5.8.2 自动分类的接口定义 127 5.8.3 自动分类的SVM方法实现 128 5.8.4 多级分类 128 5.9 自动聚类 131 5.9.1 聚类的定义 131 5.9.2 K均值聚类方法 131 5.9.3 K均值实现 133 5.10 拼音转换 138 5.11 语义搜索 139 5.12 跨语言搜索 143 5.13 本章小结 144 第6章 创建索引库 145 6.1 设计索引库结构 146 6.1.1 理解 Lucene 的索引库结构 146 6.1.2 设计一个简单的索引库 148 6.2 创建和维护索引库 149 6.2.1 创建索引库 149 6.2.2 向索引库中添加索引文档 149 6.2.3 删除索引库中的索引文档 151 6.2.4 更新索引库中的索引文档 151 6.2.5 索引的合并 151 6.2.6 索引的定时更新 152 6.2.7 索引的备份和恢复 153 6.2.8 修复索引 154 6.3 读写并发控制 154 6.4 优化使用 Lucene 155 6.4.1 索引优化 155 6.4.2 查询优化 157 6.4.3 实现时间加权排序 162 6.4.4 实现字词混合索引 163 6.4.5 定制Similarity 170 6.4.6 定制Tokenizer 171 6.5 查询大容量索引 173 6.6 本章小结 174 第7章 用户界面设计与实现 175 7.1 Lucene 搜索接口(search代码) 175 7.2 搜索页面设计 176 7.2.1 用于显示搜索结果的 taglib 176 7.2.2 用于搜索结果分页的 taglib 178 7.2.3 设计一个简单的搜索页面 180 7.3 实现搜索接口 183 7.3.1 布尔搜索 183 7.3.2 指定范围搜索 183 7.3.3 设置过滤条件 188 7.3.4 搜索结果排序 188 7.3.5 搜索页面的索引缓存与更新 190 7.4 实现关键词高亮显示 191 7.5 实现多维视图 194 7.6 实现相似文档搜索 200 7.7 实现AJAX自动完成 203 7.7.1 总体结构 203 7.7.2 服务器端处理 203 7.7.3 浏览器端处理 205 7.7.4 服务器端改进 206 7.7.5 部署总结 217 7.8 jQuery实现的自动完成 217 7.9 集成其他功能 223 7.9.1 拼写检查 223 7.9.2 分类统计 223 7.9.3 相关搜索 223 7.9.4 再次查找 226 7.9.5 搜索日志 226 7.10 搜索日志分析 228 7.11 本章小结 231 第8章 其他高级主题 232 8.1 使用Solr实现分布式搜索 232 8.1.1 Solr服务器端的配置与中文支持 232 8.1.2 把数据放进Solr 237 8.1.3 删除数据 240 8.1.4 客户端搜索界面 241 8.1.5 Solr索引库的查找 242 8.1.6 索引分发 246 8.1.7 Solr搜索优化 246 8.1.8 Solr中字词混合索引 249 8.1.9 相关检索 253 8.1.10 搜索结果去重 255 8.1.11 分布式搜索 260 8.1.12 SolrJ查询分析器 264 8.1.13 扩展SolrJ 276 8.1.14 扩展Solr 277 8.1.15 Solr的.net客户端 285 8.1.16 Solr的php客户端 286 8.2 图片搜索 291 8.2.1 图像的OCR识别 292 8.3 竞价排名 296 8.4 Web图分析 297 8.5 使用并行程序分析数据 302 8.6 RSS搜索 303 8.7 本章小结 304 参考资源 305 书籍 305 网址 305 本书中的章节和代码对照表 306 5 331浏览会员免费 - 同义词词林哈工大扩展版 同义词词林大小：680KB同义词词林哈工大扩展版 在做搜索和数据挖掘和自然语言处理时有用，也可以用来计算词语的相似度同义词词林哈工大扩展版 在做搜索和数据挖掘和自然语言处理时有用，也可以用来计算词语的相似度 5 371浏览会员免费
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PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。 官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；60分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。 0 1410浏览会员免费 - 自然语言绝对经典《统计自然语言处理基础》
自然语言的绝对经典，据说是google公司技术人员必读书籍，非常实用！ 5 47浏览会员免费 - SLAM导航机器人零基础实战系列-全部PDF文档整理.zip SLAM大小：40MB《SLAM导航机器人零基础实战系列》讲义 第1章：Linux基础 1.Linux简介 2.安装Linux发行版ubuntu系统 3.Linux命令行基础操作 第2章：ROS入门 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的service和client 7.理解tf的原理 8.理解roslaunch在大型项目中的作用 9.熟练使用rviz 10.在实际机器人上运行ROS高级功能预览 第3章：感知与大脑 1.ydlidar-x4激光雷达 2.带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器 3.轮式里程计与运动控制 4.音响麦克风与摄像头 5.机器人大脑嵌入式主板性能对比 6.做一个能走路和对话的机器人 第4章：差分底盘设计 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发 5.底盘PID控制参数整定 6.底盘里程计标 第5章：树莓派3开发环境搭建 1.安装系统ubuntu_mate_16.04 2.安装ros-kinetic 3.装机后一些实用软件安装和系统设置 4.PC端与robot端ROS网络通信 5.Android手机端与robot端ROS网络通信 6.树莓派USB与tty串口号绑定 7.开机自启动ROS节点 第6章：SLAM建图与自主避障导航 1.在机器人上使用传感器 2.google-cartographer机器人SLAM建图 3.ros-navigation机器人自主避障导航 4.多目标点导航及任务调度 5.机器人巡航与现场监控 第7章：语音交互与自然语言处理 1.语音交互相关技术 2.机器人语音交互实现 3.自然语言处理云计算引擎《SLAM导航机器人零基础实战系列》讲义 第1章：Linux基础 1.Linux简介 2.安装Linux发行版ubuntu系统 3.Linux命令行基础操作 第2章：ROS入门 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的service和client 7.理解tf的原理 8.理解roslaunch在大型项目中的作用 9.熟练使用rviz 10.在实际机器人上运行ROS高级功能预览 第3章：感知与大脑 1.ydlidar-x4激光雷达 2.带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器 3.轮式里程计与运动控制 4.音响麦克风与摄像头 5.机器人大脑嵌入式主板性能对比 6.做一个能走路和对话的机器人 第4章：差分底盘设计 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发 5.底盘PID控制参数整定 6.底盘里程计标 第5章：树莓派3开发环境搭建 1.安装系统ubuntu_mate_16.04 2.安装ros-kinetic 3.装机后一些实用软件安装和系统设置 4.PC端与robot端ROS网络通信 5.Android手机端与robot端ROS网络通信 6.树莓派USB与tty串口号绑定 7.开机自启动ROS节点 第6章：SLAM建图与自主避障导航 1.在机器人上使用传感器 2.google-cartographer机器人SLAM建图 3.ros-navigation机器人自主避障导航 4.多目标点导航及任务调度 5.机器人巡航与现场监控 第7章：语音交互与自然语言处理 1.语音交互相关技术 2.机器人语音交互实现 3.自然语言处理云计算引擎 4 1814浏览免费
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- 多语自然语言处理 从原理到实践_扫描版_带书签.pdf
《计算机科学丛书·多语自然语言处理：从原理到实践》是一本全面阐述如何构建健壮和准确多语种自然语言处理系统的图书，由两位资深专家编辑，集合了该领域众多尖端进展以及从广泛的研究和产业实践中总结的实用解决方案。第一部分介绍现代自然语言处理的核心概念和理论基础，展示了现今理解单词和文件结构、分析语法、建模语言、识别蕴含和检测冗余。第二部分彻底阐述与构建真实应用有关的实际考量，包括信息抽取、机器翻译、信息检索/搜索，总结、问答、提炼、处理流水线等。 5 468浏览会员免费 - lingpipe-4.1.0.jar 自然语言处理工具包
lingpipe大小：1015KBlingpipe 是alias公司开发的一款自然语言处理软件包。 包括的模块： 主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼写检查（Query Spell Checking）、兴趣短语检测（Interseting Phrase Detection）、聚类（Clustering）、字符语言建模（Character Language Modeling）、医学文献下载/解析/索引（MEDLINE Download, Parsing and Indexing）、数据库文本挖掘（Database Text Mining）、中文分词（Chinese Word Segmentation）、情感分析（Sentiment Analysis）、语言辨别（Language Identification）等lingpipe 是alias公司开发的一款自然语言处理软件包。 包括的模块： 主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼写检查（Query Spell Checking）、兴趣短语检测（Interseting Phrase Detection）、聚类（Clustering）、字符语言建模（Character Language Modeling）、医学文献下载/解析/索引（MEDLINE Download, Parsing and Indexing）、数据库文本挖掘（Database Text Mining）、中文分词（Chinese Word Segmentation）、情感分析（Sentiment Analysis）、语言辨别（Language Identification）等 5 182浏览会员免费 - Python-BERT生成句向量BERT做文本分类文本相似度计算 Python开发-自然语言处理大小：3MB本文基于Google开源的BERT代码进行了进一步的简化，方便生成句向量与做文本分类本文基于Google开源的BERT代码进行了进一步的简化，方便生成句向量与做文本分类 0 7925浏览会员免费
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