Python自然语言处理相,新词发现,主题模型,隐马尔模型词性标注,Word2Vec,情感分析...
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本项目旨在归纳总结自然语言处理工程师常见实践内容,每个模块尽量包含理论(经典算法和最新paper)和实践部分。
一、常见自然语言处理任务
1、文本向量化:
1.1 tfidf
1.2 word2vec
(文件夹)word2vec:word2vec使用(done)
1.3 glove
1.4 elmo
1.5 bert
1.6 xlnet
2、文本分类问题
2.1(文件夹)sentiment:情感分析实践-目前使用word2vec和svm实现(done)
2.2 BiLSTM
2.3 HAN
3、自然语言推理问题
相似文本匹配、问答匹配)
4、语言生成问题
闲聊、摘要
5、任务型对话 对话状态跟踪、对话策略生成、用户模拟器
6、知识图谱 基于neo4j构建问答系统 transe
7、信息抽取 命名实体识别
8、自然语言基础功能:8.1 分词
8.2 词性标注 (文件夹)HMMPostag:hmm词性标注(done)
8.3 句法分析
8.4 新词发现 (文件夹)NewWordFinder:新词发现功能(done)
8.5 指代消解
9、文本聚类
(文件夹)LDATopicModel:lda主题模型(done)
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