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- 条件随机场(史上最牛条件随机场教程)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!
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会员免费 - Spark核心技术与高级应用本书共分为四大部分:, 基础篇(1~10章)介绍了Spark的用途、扩展、安装、运行模式、程序开发、编程模型、工作原理,以及SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX、Bagel等重要的扩展;, 实战篇(11~14)讲解了搜索结果的排序、个性化推荐系统、日志分析系统、自然语言处理、数据挖掘等方面的案例;, 高级篇(15~18)则讲解了Spark的调度管理、存储管理、监控管理、性能优化、最佳实践以及重点算法的解读;, 扩展篇(19~20)讲解了Sparkjob-server和Tachyon。
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会员免费 - Speech and Language Processing 2nd edition自然语言处理的宝典,英文版,第二版,很经典的,希望对大家有帮助:)20个字符好难才能凑齐啊~~~
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会员免费 - 驾驭文本 文本的发现、组织和处理驾驭文本 文本的发现、组织和处理,pdf完整带书签版!
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会员免费 - 计算机自然语言处理计算机自然语言处理是用计算机通过可计算的方法对自然语言的各级语言 单位(字、词、语句、篇章等等)进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的 科学。是一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论、声学相联系的 交叉性学科。国际互联网技术的飞速发展,极大地推动了信息处理技术的发展, 也为信息处理技术不断提出新的需求。语言作为信息的载体,语言处理技术已 经日益成为全球信息化和我国社会和经济发展的重要支撑性技术。 本书全面阐述了自然语言处理技术的基本原理和实用方法,全书共分为基 础、原理和应用三个篇章。第一章是概论;由第二章、第三章构成本书的基础 篇,论述了自然语言处理技术的数学基础和中文语言处理特有的自动分词技术; 第四章、第五章构成了本书的原理篇,分别论述了基于统计和基于语言学规则 的语言处理技术的基本原理;第六章、第七章、第八章、第九章构成了本书的 应用篇,论述了在音字转换、自动文摘、信息检索、手写体识别等应用领域中 的实用语言处理方法。 本书可供有志于从事自然语言处理技术研究和应用开发的计算机相关专业 的研究生,大学高年级学生和科技人员参考,也可以作为相关专业研究生的专 业课教材。
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会员免费 - 宗成庆 自然语言处理 期末试题.pdf中科院宗成庆 自然语言处理 期末试题
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会员免费 - jurafsky and martin speech and language processing 2nd edition pdf downloadjurafsky and martin speech and language processing 2nd edition pdf download 第二版,非第一版草稿版。自然语言处理圣书!必读!
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会员免费 - PyTorch官方教程中文版.pdfPy Torch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Facebook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,这点是现在很多主流框架如 TensorFlow都不支持的。 Py Torch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 Py Torch官方教程包含了 Py Torch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
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会员免费 - pytorch中文文档.pdfPyTorch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。
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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!
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会员免费 - 大规模知识图谱的表示学习趋势与挑战_刘知远第三届全国中文知识图谱研讨会,清华大学自然语言处理实验室刘知远演讲PPT,《大规模知识图谱的表示学习 趋势与挑战》
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会员免费 - 【chatGPT入门必须】ChatGPT4.0 逆天插件功能.pdf在3.24凌晨 OpenAI 在 ChatGPT 4.0 的基础上发布 ChatGPT Plugins (ChatGPT 插件集),它能将 ChatGPT 连接到第三方应用程序 这是 AI 的 App Store 时刻,AI 经历了「iPhone」时刻后,如今也有了应用商店。 一、ChatGPT 4 插件功能 这些插件使 ChatGPT 能够与开发人员定义的 API 进行交互,极大增强 ChatGPT 的功能,适应无数广泛的场景。 总的来说可以支持 1.连接最新的互联网,检索实时信息 例如,体育比分、股票价格、最新消息等。- 意味着你不需要再等 Bing 了。 而这个更重要的意义在于:如果 ChatGPT 本身的数据库里没有(目前 ChatGPT 4.0 的数据只是 2021 年的),它能帮你不断搜索互联网找到相关的信息——例如,一个刚刚出现的的东西,它都可以帮你总结,生成这个东西的综述。 2.高效的写程序、调试程序的助手 意味着每一个人有一个可以写程序、交互式调试程序的魔法师,ChatPGT 插件成为真正的高
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会员免费 - 国科大 自然语言处理 试题中国科学院大学自然语言处理 宗老师 题目,希望对大家有用!
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会员免费 - 基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文实体识别命名实体识别是自然语言处理的一项关键技术. 基于深度学习的方法已被广泛应用到中文实体识别研究中. 大多数深度学习模型的预处理主要注重词和字符的特征抽取, 却忽略词上下文的语义信息, 使其无法表征一词多义, 因而实体识别性能有待进一步提高. 为解决该问题, 本文提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的研究方法. 首先通过BERT模型预处理生成基于上下文信息的词向量, 其次将训练出来的词向量输入BiLSTM-CRF模型做进一步训练处理. 实验结果表明, 该模型在MSRA语料和人民日报语料库上都达到相当不错的结果, F1值分别为94.65%和95.67%.
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会员免费 - 基于MATLAB的文本挖掘 - 英文版基于MATLAB的文本挖掘 - 英文版,适合搞自然语言处理的人看。
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会员免费 - 自然语言处理原理与技术实现实用负载均衡技术:网站性能优化攻略实用负载均衡技术:网站性能优化攻略
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会员免费 - Neural_Networks_2nd深入学习,机器学习的经典教材,自然语言处理,数据挖掘
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会员免费 - Foundations_of_Statistical_Natural_Language_Processing.pdf统计自然语言处理基础Foundations_of_Statistical_Natural_Language_Processing.pdf 统计自然语言处理基础 ,学习这方面的经典教材
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会员免费 - Graph-based Natural Language Processing and Information RetrievalGraphs are ubiquitous. There is hardly any domain in which objects and their relations cannot be intuitively represented as nodes and edges in a graph. Graph theory is a well-studied sub-discipline of mathematics, with a large body of results and a large number of efficient algorithms that operate on graphs. Like many other disciplines, the fields of natural language processing (NLP) and information retrieval (IR) also deal with data that can be represented as a graph. In this light, it is somewhat surprising that only in recent years the applicability of graph-theoretical frameworks to language technology became apparent and increasingly found its way into publications in the field of computational linguistics. Using algorithms that take the overall graph structure of a problem into account, rather than characteristics of single objects or (unstructured) sets of objects, graph-based methods have been shown to improve a wide range of NLP tasks. In a short but comprehensive overview of the field of graph-based methods for NLP and IR, Rada Mihalcea and Dragomir Radev list an extensive number of techniques and examples from a wide range of research papers by a large number of authors. This book provides an excellent review of this research area, and serves both as an introduction and as a survey of current graph-based techniques in NLP and IR. Because the few existing surveys in this field concentrate on particular aspects, such as graph clustering (Lancichinetti and Fortunato 2009) or IR (Liu 2006), a textbook on the topic was very much needed and this book surely fills this gap. The book is organized in four parts and contains a total of nine chapters. The first part gives an introduction to notions of graph theory, and the second part covers natural and random networks. The third part is devoted to graph-based IR, and part IV covers graph-based NLP. Chapter 1 lays the groundwork for the remainder of the book by introducing all necessary concepts in graph theory, including the notation, graph properties, and graph representations. In the second chapter, a glimpse is offered into the plethora of graph-based algorithms that have been developed independently of applications in NLP and IR. Sacrificing depth for breadth, this chapter does a great job in touching on a wide variety of methods, including minimum spanning trees, shortest-path algorithms, cuts and flows, subgraph matching, dimensionality reduction, random walks, spreading activation, and more. Algorithms are explained concisely, using examples, pseudo-code, and/or illustrations, some of which are very well suited for classroom examples. Network theory is presented in Chapter 3. The term network is here used to refer to naturally occurring relations, as opposed to graphs being generated by an automated process. After presenting the classical Erdo ̋s-Re ́nyi random graph model and showing its inadequacy to model power-law degree distri- butions following Zipf’s law, scale-free small-world networks are introduced. Further, several centrality measures, as well as other topics in network theory, are defined and exemplified. Establishing the connection to NLP, Chapter 4 introduces networks constructed from natural language. Co-occurrence networks and syntactic dependency networks are examined quantitatively. Results on the structure of semantic networks such as WordNet are presented, as well as a range of similarity networks between lexical units. This chapter will surely inspire the reader to watch out for networks in his/her own data. Chapter 5 turns to link analysis for the Web. The PageRank algorithm is de- scribed at length, variants for undirected and weighted graphs are introduced, and the algorithm’s application to topic-sensitive analysis and query-dependent link analysis is discussed. This chapter is the only one that touches on core IR, and this is also the only chapter with content that can be found in other textbooks (e.g., Liu 2011). Still, this chapter is an important prerequisite for the chapter on applications. It would have been possible to move the description of the algorithms to Chapter 2, however, omitting this part. The topic of Chapter 6 is text clustering with graph-based methods, outlining the Fiedler method, the Kernighan–Lin method, min-cut clustering, betweenness, and random walk clustering. After defining measures on cluster quality for graphs, spectral and non-spectral graph clustering methods are briefly introduced. Most of the chapter is to be understood as a presentation of general graph clustering methods rather than their application to language. For this, some representative methods for different core ideas were selected. Part IV on graph-based NLP contains the chapters probably most interesting to readers working in computational linguistics. In Chapter 7, graph-based methods for lexical semantics are presented, including detection of semantic classes, synonym detection using random walks on semantic networks, semantic distance on WordNet, and textual entailment using graph matching. Methods for word sense and name disambiguation with graph clustering and random walks are described. The chap- ter closes with graph-based methods for sentiment lexicon construction and subjectivity classification. Graph-based methods for syntactic processing are presented in Chapter 8: an unsupervised part-of-speech tagging algorithm based on graph clustering, minimum spanning trees for dependency parsing, PP-attachment with random walks over syn- tactic co-occurrence graphs, and coreference resolution with graph cuts. In the final chapter, many of the algorithms introduced in the previous chapters are applied to NLP applications as diverse as summarization, passage retrieval, keyword extraction, topic identification and segmentation, discourse, machine translation, cross-language IR, term weighting, and question answering. As someone with a background in graph-based NLP, I enjoyed reading this book. The writing style is concise and clear, and the authors succeed in conveying the most important points from an incredibly large number of works, viewed from the graph- based perspective. I also liked the extensive use of examples—throughout, almost half of the space is used for figures and tables illustrating the methods, which some readers might perceive as unbalanced, however. With just under 200 pages and a topic as broad as this, it necessarily follows that many of the presented methods are exemplified and touched upon rather than discussed in great detail. Although this sometimes leads to the situation that some passages can only be understood with background knowledge, it is noteworthy that every chapter includes a section on further reading. In this way, the book serves as an entry point to a deeper engagement with graph-based methods for NLP and IR, and it encourages readers to see their NLP problem from a graph-based view. For a future edition, however, I have a few wishes: It would be nice if the figures and examples were less detached from the text and explained more thoroughly. At times, it would be helpful to present deeper insights and to connect the methodologies, rather than just presenting them next to each other. Also, some of the definitions in Chapter 2 could be less confusing and structured better. Because this book emphasizes graph-based aspects for language processing rather than aiming at exhaustively treating the numerous tasks that benefit from graph-based methods, it cannot replace a general introduction to NLP or IR: For students without prior knowledge in NLP and IR, a more guided and focused approach to the topic would be required. The target audience is, rather, NLP researchers and professionals who want to add the graph-based view to their arsenal of methods, and to become inspired by this rapidly growing research area. It is equally suited for people working in graph algorithms to learn about graphs in language as a field of application for their work. I will surely consult this volume in the future to supplement the preparation of lectures because of its comprehensive references and its richness in examples.
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会员免费 - Deep Learning for Natural Language ProcessingDeep Learning Natural Language Processing 斯坦福 CS224D 自然语言处理与深度学习
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会员免费 - Speech and Language Processing 斯坦福大学教程pdf该书为斯坦福大学撰写的教材,自然语言处理的教程,介绍了正则表达式、自然语言处理的诸多模型、算法,该书尚未完稿,内部有部分章节空缺,仍然不影响它成为一本优秀的自然语言处理教材,该文件为英文电子版!感兴趣的可以下载学习。
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会员免费 - 自然语言处理原理与实现自然语言处理原理与实现,邱锡鹏
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会员免费 - 中国科学院大学自然语言处理 期末试题(宗成庆).pdf最新版中国科学院大学宗成庆老师的自然语言处理课程期末考试资源。不看?想挂?
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会员免费 - python自然语言处理(NLP)入门.pdf简要介绍Python(NLP),使⽤Python的NLTK库。NLTK是Python的⾃然语⾔处理⼯具包,在NLP领域中,最常使⽤的⼀个Python库。 简单来说,⾃然语⾔处理(NLP)就是开发能够理解⼈类语⾔的应⽤程序或服务。 这⾥讨论⼀些⾃然语⾔处理(NLP)的实际应⽤例⼦,如语⾳识别、语⾳翻译、理解完整的句⼦、理解匹配词的同义词,以及⽣成语法正确整句⼦和段落。 搜索引擎: ⽐如⾕歌,Yahoo等。⾕歌搜索引擎知道你是⼀个技术⼈员,所以它显⽰与技术相关的结果; 社交⽹站推送:⽐如Facebook News Feed。如果News Feed算法知道你的兴趣是⾃然语⾔处理,就会显⽰相关的⼴告和帖⼦。 语⾳引擎:⽐如Apple的Siri。
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会员免费 - 自然语言处理与自然语言理解计算语言学(Computational Linguistics, CL) 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP) 自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU) 人类语言技术(Human Language Technology, HLT) 语言信息处理(Language Processing Technology,LPT) (大致相同,又各有侧重。) 中文信息处理(Chinese Information Processing, CIP)
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会员免费 - ChatGPT应用展望.pdfChatGPT应用展望.pdf
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会员免费 - SVM for NLP (自然语言处理中的支持向量机方法)介绍了支持向量机的基本原理,和核方法。具体介绍了常见的核函数。
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会员免费 - Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT-使用GPT-4和ChatGPT开发应用程序-by2023年6月新书,适合中高级技术人员参考学习使用。主要内容: Chapter 1. GPT-4 and ChatGPT Essent?als Chapter 2. Taking a Deep Dive into the GPT-4 and ChatGPT APIs Chapter 3. Advanced Techniques to Unlock the Full Potential of GPT-4 and ChatGPT …… …………
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会员免费 - 一文理解Transformer的工作原理自然语言处理中的Transformer模型真正改变了我们处理文本数据的方式。Transformer是最近自然语言处理发展的幕后推手,包括Google的BERT。了解Transformer的工作原理、它如何与语言建模、序列到序列建模相关,以及它如何支持Google的BERT模型。现在,我喜欢做一名数据科学家,从事自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)方面的工作。这些突破和发展正以前所未有的速度发生。从超高效的ULMFiT框架到Google的BERT,自然语言处理真的处于一个黄金时代。这场革命的核心是Transform
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会员免费 - 计算语言学(刘颖)计算语言学是一门涉及语言学、计算机科学和数学等多门学科的交叉学科,覆盖面广。刘颖编著的这本《计算语言学(修订版)》侧重最经典的工作,阐述计算语言学的基本理论和方法,主要介绍现代句法理论和语义理论,词法、句法和语义阶段重要的分析算法、统计语言学和机器翻译。本书结构完整,层次分明,条理清楚;既便于教学,又便于自学。可作为中文、外语、计算机等专业高年级本科生和研究生教材,也可供从事自然语言处理或信息处理的研究者参考。
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会员免费 - flowgpt 249个 ChatGPT 关键词汇总 中文版.pdf在ChatGPT中,"prompts"是指预设的问题、话题或关键词,用于引导和激发ChatGPT生成响应。这些prompts可以是一句问题,一个话题,或者一个关键词,它们的作用是在ChatGPT的生成过程中提供一些启示或限定,帮助ChatGPT更加准确地理解用户的请求并生成合适的响应。 在ChatGPT的训练过程中,设计者会提供大量的prompts,用于指导ChatGPT学习和理解语言的含义和语境。这些prompts可以来自于真实的对话、文本、问题、话题等,涵盖了各种各样的语言情境,包括谈论天气、娱乐、科技、政治等等。 当用户向ChatGPT提出问题时,ChatGPT会根据输入的关键词或语境来匹配相应的prompts,并利用它们来生成回答。例如,如果用户询问:“你喜欢什么动物?”,ChatGPT可以根据预设的"likes"或"what do you like" prompts来生成回答,提供一些与动物相关的信息。 通过使用prompts,ChatGPT可以更好地理解用户的请求,并生成更加有针对性的回答,从而提高ChatGPT的响应质量和用户体验。同时,prompts也可以帮助ChatG
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免费 - 自然语言处理——BERT情感分类实战(一)之预处理写在前面 网上已经有很多文章对BERT的原理讲得很清楚了,今天我将以实战的方式(假装大家都懂原理≧◔◡◔≦)一步步带大家操作最近比较流行的BERT模型。源代码是pytorch版本。由于篇幅比较长我将分几个部分讲解。第一部分是数据的预处理。这一部分比较简单,但也很重要! 数据的预处理 对文本处理大致分为六个步骤,如图: 【注】本实验平台为Colab 预处理前需要导入的包: !pip install transformers #注:此为使用Colab安装方法 import torch from transformers import BertModel, BertTokenizer 预训练模
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