https://linkedbus.com/sitetag/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86/ Recent content in 自然语言处理 on 链氪巴士 Hugo -- gohugo.io zh-CN Mon, 09 Dec 2024 14:45:44 +0800 https://linkedbus.com/sites/21609.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21609.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post ABSA-PyTorch：基于PyTorch的方面情感分析实现" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/songyouwei/ABSA-PyTorch" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名absa--pytorch基于pytorch的方面情感分析实现"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dabsa--pytorch%e5%9f%ba%e4%ba%8epytorch%e7%9a%84%e6%96%b9%e9%9d%a2%e6%83%85%e6%84%9f%e5%88%86%e6%9e%90%e5%ae%9e%e7%8e%b0" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：ABSA – PyTorch：基于PyTorch的方面情感分析实现 </h2><h3 id="项目简介"><a href="#%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>项目简介 </h3><p>ABSA – PyTorch是一个在Github上开源的项目，它主要专注于基于方面的情感分析（Aspect – Based Sentiment Analysis），并且使用PyTorch框架来实现相关功能。该项目有2k颗星，528个分支，涵盖了多种基于BERT和非基于BERT的模型。</p> https://linkedbus.com/sites/21511.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21511.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post brightmart/albert_zh：海量中文预训练ALBERT模型" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/brightmart/albert_zh" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名brightmartalbert_zh海量中文预训练albert模型"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dbrightmartalbert_zh%e6%b5%b7%e9%87%8f%e4%b8%ad%e6%96%87%e9%a2%84%e8%ae%ad%e7%bb%83albert%e6%a8%a1%e5%9e%8b" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：brightmart/albert_zh：海量中文预训练ALBERT模型 </h2><h3 id="一项目简介"><a href="#%e4%b8%80%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>一、项目简介 </h3><p>这是一个基于TensorFlow实现的ALiteBertForSelf – SupervisedLearningLanguageRepresentations项目。项目提供了不同版本（如TensorFlow、PyTorch和Keras）的中文ALBERT预训练模型，这些模型在参数数量、训练速度、模型效果等方面各有特点。例如albert_tiny_zh模型训练和推理速度提升约10倍，在语义相似度数据集LCQMC测试集上达到85.4%。项目还包含预训练、下游任务微调等操作的相关代码示例以及模型转换（如转换为TensorflowLite格式）和性能测试等内容。</p> https://linkedbus.com/sites/21499.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21499.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post ChatBotCourse：自己动手做聊天机器人教程" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/lcdevelop/ChatBotCourse" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名chatbotcourse自己动手做聊天机器人教程"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dchatbotcourse%e8%87%aa%e5%b7%b1%e5%8a%a8%e6%89%8b%e5%81%9a%e8%81%8a%e5%a4%a9%e6%9c%ba%e5%99%a8%e4%ba%ba%e6%95%99%e7%a8%8b" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：ChatBotCourse：自己动手做聊天机器人教程 </h2><h3 id="项目简介"><a href="#%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>项目简介 </h3><p>这是一个名为ChatBotCourse的Github项目，主要提供自己动手做聊天机器人的教程。该项目拥有5.9k个星标和1.7k个分叉，包含多种语言编写的文件，如Python占46.4%、HTML占26.4%、Java占18.7%等，其遵循MIT许可协议。项目中的教程涵盖从自然语言处理基础知识到聊天机器人构建的各个方面，从初识NLTK库、语料与词汇资源到利用深度学习框架等众多内容，非常全面且详细。</p> https://linkedbus.com/sites/21505.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21505.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post chatopera/Synonyms：中文近义词相关的工具包" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/chatopera/Synonyms" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名chatoperasynonyms--中文近义词相关的工具包"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dchatoperasynonyms--%e4%b8%ad%e6%96%87%e8%bf%91%e4%b9%89%e8%af%8d%e7%9b%b8%e5%85%b3%e7%9a%84%e5%b7%a5%e5%85%b7%e5%8c%85" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：chatopera/Synonyms – 中文近义词相关的工具包 </h2><h3 id="项目简介"><a href="#%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>项目简介 </h3><p>Synonyms是一个与中文近义词相关的工具包，可用于自然语言理解中的多种任务，如文本对齐、推荐算法、相似度计算等。该项目目前稳定版本为v3.x，其词表容量为435,729。</p> https://linkedbus.com/sites/21580.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21580.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post CLUE：中文语言理解测评基准：数据集、模型、语料库与排行榜" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名clue--中文语言理解测评基准"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dclue--%e4%b8%ad%e6%96%87%e8%af%ad%e8%a8%80%e7%90%86%e8%a7%a3%e6%b5%8b%e8%af%84%e5%9f%ba%e5%87%86" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：CLUE – 中文语言理解测评基准 </h2><h3 id="一项目简介"><a href="#%e4%b8%80%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>一、项目简介 </h3><p>CLUE是一个中文语言理解测评基准项目，即Chinese Language Understanding Evaluation Benchmark。它包含了数据集（datasets）、基准（预训练）模型（baselines, pre – trained models）、语料库（corpus）和排行榜（leaderboard）等内容。其数据集具有代表性，覆盖不同任务、数据量和任务难度，例如有蚂蚁语义相似度（AFQMC）、今日头条新闻分类（TNEWS）等多种数据集，可用于多种自然语言处理任务的测评。</p> https://linkedbus.com/sites/21591.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21591.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post fendouai/PyTorchDocs：PyTorch官方中文教程资源汇总" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/fendouai/PyTorchDocs" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名fendouaipytorchdocspytorch官方中文教程资源汇总"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dfendouaipytorchdocspytorch%e5%ae%98%e6%96%b9%e4%b8%ad%e6%96%87%e6%95%99%e7%a8%8b%e8%b5%84%e6%ba%90%e6%b1%87%e6%80%bb" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：fendouai/PyTorchDocs：PyTorch官方中文教程资源汇总 </h2><h3 id="项目简介"><a href="#%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>项目简介 </h3><p>这是PyTorch的官方中文教程项目。在深度学习领域有多种框架，PyTorch以其简洁、高效等优势脱颖而出。该项目定位为PyTorch入门教程，主要面向学生和深度学习爱好者。教程涵盖PyTorch介绍、安装教程，还有60分钟快速入门教程、计算机视觉常用模型、自然语言处理模型以及强化学习和生成对抗网络等多方面内容，并且官方文档还有视频版上线B站。此外，针对不同需求如了解PyTorch、快速入门、解决计算机视觉或自然语言处理问题等都有对应的教程内容。</p> https://linkedbus.com/sites/21555.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21555.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post ownthink/Jiagu：深度学习自然语言处理工具" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/ownthink/Jiagu" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名ownthinkjiagu深度学习自然语言处理工具"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8downthinkjiagu%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e8%87%aa%e7%84%b6%e8%af%ad%e8%a8%80%e5%a4%84%e7%90%86%e5%b7%a5%e5%85%b7" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：ownthink/Jiagu：深度学习自然语言处理工具 </h2><h3 id="项目简介"><a href="#%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>项目简介 </h3><p>Jiagu是一个深度学习自然语言处理工具，它使用大规模语料训练而成。能提供中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、知识图谱关系抽取、关键词抽取、文本摘要、新词发现、情感分析、文本聚类等功能，参考了各大工具的优缺点制作而成。</p> https://linkedbus.com/sites/21541.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21541.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post pyhanlp：HanLP1.x的Python接口项目" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/hankcs/pyhanlp" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名pyhanlp--提供hanlp1x的python接口"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dpyhanlp--%e6%8f%90%e4%be%9bhanlp1x%e7%9a%84python%e6%8e%a5%e5%8f%a3" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：pyhanlp – 提供HanLP1.x的Python接口 </h2><h3 id="一项目简介"><a href="#%e4%b8%80%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>一、项目简介 </h3><p>pyhanlp是HanLP1.x的Python接口，支持自动下载与升级HanLP1.x，兼容Python&lt;=3.8。其内部算法经过工业界和学术界考验，还有配套书籍《自然语言处理入门》出版，并且基于深度学习的HanLP2.x已于2020年初发布，二者相辅相成、平行发展。</p> https://linkedbus.com/sites/21596.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21596.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post ymcui/Chinese-XLNet：中文XLNet预训练模型" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/ymcui/Chinese-XLNet" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名ymcuichinese--xlnet中文xlnet预训练模型"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dymcuichinese--xlnet%e4%b8%ad%e6%96%87xlnet%e9%a2%84%e8%ae%ad%e7%bb%83%e6%a8%a1%e5%9e%8b" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：ymcui/Chinese – XLNet：中文XLNet预训练模型 </h2><h3 id="项目简介"><a href="#%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>项目简介 </h3><p>本项目由哈工大讯飞联合实验室的崔一鸣等人提供了面向中文的XLNet预训练模型。其目的在于丰富中文自然语言处理资源，提供多元化的中文预训练模型选择。该项目基于CMU/谷歌官方的XLNet，还提及了诸多相关模型成果及发布情况等信息。</p> https://linkedbus.com/sites/22302.html Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/22302.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post 斯坦福CS224n自然语言处理中文笔记：深度学习课程笔记资源。" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="项目名斯坦福cs224n自然语言处理中文笔记深度学习自然语言处理课程笔记资源"><a href="#%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8d%e6%96%af%e5%9d%a6%e7%a6%8fcs224n%e8%87%aa%e7%84%b6%e8%af%ad%e8%a8%80%e5%a4%84%e7%90%86%e4%b8%ad%e6%96%87%e7%ac%94%e8%ae%b0%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e8%87%aa%e7%84%b6%e8%af%ad%e8%a8%80%e5%a4%84%e7%90%86%e8%af%be%e7%a8%8b%e7%ac%94%e8%ae%b0%e8%b5%84%e6%ba%90" class="header-anchor"></a>项目名：斯坦福CS224n自然语言处理中文笔记：深度学习自然语言处理课程笔记资源 </h2><h3 id="项目简介"><a href="#%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>项目简介 </h3><p>这是斯坦福CS224n深度学习自然语言处理课程2019年的中文笔记项目。项目遵循CCBY-NC-SA4.0协议，旨在欢迎任何人参与完善，并且鼓励大家积极参与笔记整理活动。同时提供了多种联系方式以便大家参与项目相关事务。</p> https://linkedbus.com/sites/21237.html Thu, 05 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21237.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post funNLP：几乎最全的中文NLP资源库" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/fighting41love/funNLP" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名funnlp--几乎最全的中文nlp资源库"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dfunnlp--%e5%87%a0%e4%b9%8e%e6%9c%80%e5%85%a8%e7%9a%84%e4%b8%ad%e6%96%87nlp%e8%b5%84%e6%ba%90%e5%ba%93" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：funNLP – 几乎最全的中文NLP资源库 </h2><h3 id="一项目简介"><a href="#%e4%b8%80%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>一、项目简介 </h3><p>funNLP是一个非常全面的自然语言处理（NLP）资源库，涵盖了众多与NLP相关的工具、数据集、模型等内容。其中包括但不限于中英文敏感词处理、语言检测、手机/电话归属地查询、名字推断性别、多种数据抽取（如手机号、身份证、邮箱等）、各类词库（中日文人名库、中文缩写库等）、词汇情感值分析、停用词表、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、各种文本生成与摘要相关工具、信息抽取工具以及大量的NLP数据集（如百度中文问答数据集、中文聊天语料、中文谣言数据等），还包含了与知识图谱相关的资料和工具等众多内容。</p> https://linkedbus.com/sites/21250.html Thu, 05 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21250.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post HanLP：面向生产环境的多语种自然语言处理工具包" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/hankcs/HanLP" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名hanlp--面向生产环境的多语种自然语言处理工具包"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8dhanlp--%e9%9d%a2%e5%90%91%e7%94%9f%e4%ba%a7%e7%8e%af%e5%a2%83%e7%9a%84%e5%a4%9a%e8%af%ad%e7%a7%8d%e8%87%aa%e7%84%b6%e8%af%ad%e8%a8%80%e5%a4%84%e7%90%86%e5%b7%a5%e5%85%b7%e5%8c%85" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：HanLP – 面向生产环境的多语种自然语言处理工具包 </h2><p>HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，基于PyTorch和TensorFlow2.x双引擎构建。它具有功能完善、精度准确、性能高效、语料时新、架构清晰、可自定义等特点。这个工具包支持包括简繁中英日俄法德在内的130种语言上的10种联合任务以及多种单任务。</p> https://linkedbus.com/sites/21240.html Thu, 05 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/21240.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post jieba：结巴中文分词组件：功能强大的Python中文分词工具" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/fxsjy/jieba" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="github项目名jieba结巴中文分词组件"><a href="#github%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%90%8djieba%e7%bb%93%e5%b7%b4%e4%b8%ad%e6%96%87%e5%88%86%e8%af%8d%e7%bb%84%e4%bb%b6" class="header-anchor"></a>【Github】项目名：jieba：结巴中文分词组件 </h2><h3 id="一项目简介"><a href="#%e4%b8%80%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>一、项目简介 </h3><p>jieba是一个用于中文分词的Python组件。它支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式和paddle模式。精确模式适合文本分析，全模式速度快但不能解决歧义，搜索引擎模式在精确模式基础上对长词再次切分，提高召回率，paddle模式利用深度学习框架训练网络模型实现分词且支持词性标注。此外，它还支持词性标注、自定义词典、关键词提取、并行分词等功能，并且有多种其他语言的实现版本。</p> https://linkedbus.com/sites/19759.html Wed, 04 Dec 2024 00:00:00 +0800 https://linkedbus.com/sites/19759.html <img src="https://linkedbus.com/uploads/linkedbus.com/favicon/1733218100-images.png" alt="Featured image of post 【GitHub】ansj_seg项目介绍：中文分词工具的全方位解析" /><p class="site-visit"><a href="https://github.com/NLPchina/ansj_seg" target="_blank" rel="noopener nofollow">访问官网 →</a></p> <h2 id="githubansj_seg"><a href="#githubansj_seg" class="header-anchor"></a>【GitHub】ansj_seg </h2><h3 id="项目简介"><a href="#%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e7%ae%80%e4%bb%8b" class="header-anchor"></a>项目简介 </h3><p>ansj_seg是一个由NLPchina开发的自然语言处理（NLP）项目，主要专注于中文分词。它为中文文本的处理提供了有效的分词工具，能够将连续的中文文本分割成一个个有意义的词语，这在诸如信息检索、文本挖掘、机器翻译等众多NLP应用领域有着重要的基础作用。</p>