
- لمهام علوم البيانات الكاملة والمواد وما إلى ذلك ، يرجى التحقق من مستودع علوم البيانات.
- لخوارزميات التعلم الآلي ، يرجى التحقق من مستودع التعلم الآلي.
- لخوارزميات التعلم العميق ، يرجى التحقق من مستودع التعلم العميق.
- لرؤية الكمبيوتر ، يرجى التحقق من مستودع رؤية الكمبيوتر.
مجلدات مع جميع المواد لمهمة/مجال محدد
تقنيات NLP الحديثة من الشبكات العصبية المتكررة وتضمينات الكلمات إلى المحولات والهدام الذاتي. يغطي الموضوعات التطبيقية مثل الإجابة على الأسئلة وتوليد النصوص.
هذا امتداد لدورة (ML لـ) معالجة اللغة الطبيعية التي تم تدريسها في كلية تحليل البيانات في مدرسة ياندكس (YSDA). في الوقت الحالي ، من المحتمل أن يتم تغطية جزء فقط من الموضوعات هنا.
ستغطي هذه الدورة تقنيات محرك البحث ، التي تلعب دورًا مهمًا في أي تطبيقات تعدين البيانات التي تتضمن بيانات نصية لسببين. أولاً ، على الرغم من أن البيانات الأولية قد تكون كبيرة لأي مشكلة معينة ، إلا أنها غالبًا ما تكون مجموعة فرعية صغيرة نسبيًا من البيانات ذات الصلة ، ومحرك البحث هو أداة أساسية لاكتشاف مجموعة فرعية صغيرة من البيانات النصية ذات الصلة في مجموعة نصية كبيرة. ثانياً ، هناك حاجة إلى محركات البحث لمساعدة المحللين على تفسير أي أنماط تم اكتشافها في البيانات من خلال السماح لهم بفحص بيانات النص الأصلية ذات الصلة بفهم أي نمط مكتشف. سوف تتعلم المفاهيم والمبادئ الأساسية والتقنيات الرئيسية في استرجاع النص ، وهو العلم الأساسي لمحركات البحث.
مستودع رسمي لـ "معالجة اللغة الطبيعية العملية" من قبل O'Reilly Media
متاح ككتاب: NLP في Python - دليل QuickStart
| عنوان | وصف |
|---|---|
| ACL | في Vimeo |
| [Stanford CS224N: معالجة اللغة الطبيعية مع التعلم العميق | شتاء 2021] (https://www.youtube.com/playlist؟list=ploromvodv4Rosh4v6133S9lfprhjembmj) |
| معالجة اللغة الطبيعية (NLP) صفر للبطل | بواسطة TensorFlow |
| Zero to Hero: NLP مع TensorFlow و Keras (GDG Sofia Meetup) | |
| معالجة اللغة الطبيعية | يعتمد هذا المحتوى على فئة معالجة اللغة الطبيعية المتسارعة على جامعة التعلم الآلي (MLU). تتوفر الشرائح والدفاتر ومجموعات البيانات على جيثب |
أنا عالم أبحاث في Google. أنا مدون عن معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي.
قائمة منسقة من المدونات الهندسية
التدرج هي منظمة تتمتع بعثات تسهيل على أي شخص أن يتعلم عن الذكاء الاصطناعي وتسهيل المناقشة داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي. تأسست في عام 2017 من قبل مجموعة من الطلاب والباحثين في مختبر ستانفورد AI.
| عنوان | وصف |
|---|---|
| NVIDIA أمثلة التعلم العميق لتربية التوتر - معالجة اللغة الطبيعية | أمثلة التعلم العميق |
| معالجة اللغة الطبيعية مع المحولات | دفاتر ومواد لكتاب O'Reilly "معالجة اللغة الطبيعية مع المحولات" |
| مراجع NLP رهيبة | قائمة منسقة من الموارد المخصصة لتقطير المعرفة ، نظام التوصية ، وخاصة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) |
| NLP - البرنامج التعليمي | |
| دروس في مجال اللغة الطبيعية | |
| NLP مع بيثون | Scikit-Learn ، NLTK ، Spacy ، Gensim ، TextBlob والمزيد ... |
| NLP و Science Science Github Restository Spotlight | الأضواء اليومية لبعض مستودعات NLP وعلم البيانات GitHub. |
| NLP 101: مستودع للموارد للتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية | تتم صياغة هذه الوثيقة لأولئك الذين لديهم حماس للتعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية. إذا كانت هناك أي توصيات أو اقتراحات جيدة ، سأحاول إضافة المزيد. |
| NLP-Progress | مستودع لتتبع التقدم المحرز في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، بما في ذلك مجموعات البيانات والحالة الحديثة الحالية لمهام NLP الأكثر شيوعًا. |
| الوجه المعانقة | ريبو عام لمشاركات مدونة HF |
| Allennlp | مكتبة أبحاث NLP مفتوحة المصدر ، مبنية على Pytorch. Allenai.org |
مكتبات NLP ، الأطر ، الوحدات النمطية
| عنوان | وصف |
|---|---|
| مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK) | NLTK - مجموعة أدوات اللغة الطبيعية - هي مجموعة من وحدات بيثون مفتوحة المصدر ومجموعات البيانات والدروس التي تدعم البحث والتطوير في معالجة اللغة الطبيعية. |
| الذوق |
إطار بسيط للغاية لمعالجة اللغة الطبيعية الحديثة (NLP). الذوق هو: |
| النص | textacy هي مكتبة Python لأداء مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، مبنية على مكتبة Spacy عالية الأداء. مع الأساسيات --- الرمز المميز ، وعلامة جزء من الكتاب ، وتوحل التبعية ، وما إلى ذلك --- يتم تفويضه إلى مكتبة أخرى ، يركز textacy في المقام الأول على المهام التي تأتي من قبل وتتبعها بعد. |
| Allennlp | مكتبة أبحاث NLP ، المبنية على Pytorch ، لتطوير نماذج التعلم العميقة الحديثة على مجموعة واسعة من المهام اللغوية. |
| nlpgym | NLPGYM هي مجموعة أدوات لسد الفجوة بين تطبيقات RL و NLP. هذا يهدف إلى تسهيل البحث وقياس تطبيق DRL على مهام معالجة اللغة الطبيعية. توفر مجموعة الأدوات بيئات تفاعلية لمهام NLP القياسية مثل وضع علامات التسلسل والإجابة على الأسئلة وتصنيف التسلسل. |
| جينسيم |
| عنوان | وصف |
|---|---|
| NLP-Tutorial | تعليمي معالجة اللغة الطبيعية للباحثين في التعلم العميق |
| معالجة اللغة الطبيعية في برنامج Python Tutorial | مقارنة الكوميديين الوقوف باستخدام معالجة اللغة الطبيعية |
؟ 100 يجب قراءة أوراق NLP
؟ Sci-Hub (أوراق)
؟ جدول ندوة ستانفورد ، NLP
؟ CS224N: معالجة اللغة الطبيعية مع التعلم العميق
؟ CIS 700-008 - خيال تفاعلي وتوليد النص
؟ هارفارد NLP
؟ المحول المصور
نفذت شبكة عصبية تدفق الانتباه ثنائية الاتجاه كخط أساس على الفريق ، مما يحسن تنفيذ نموذج كريس تشوت ، مع إضافة مدخلات محفوظة الكلمات كما هو موضح في الورقة الأصلية وتحسين رمز Gauthierdmns.