Introduction NLP

Introduction-NLP

Notes détaillées sur le nouveau livre "Introduction to Natural Language Processing" par l'auteur de Hanlp M. He Han! Le travail de conscience dans l'industrie n'est pas une liste de formules ennuyeuses, mais un modèle d'algorithme facile à comprendre expliqué en langue vernaculaire. À partir des concepts de base, nous introduirons progressivement les principes de l'algorithme et la mise en œuvre de l'ingénierie de plusieurs problèmes populaires tels que la segmentation chinoise des mots, l'annotation en partie du discours, la reconnaissance des entités de dénomination, l'extraction d'informations, le regroupement de texte, la classification du texte et l'analyse syntaxique.

Ce projet vise à aider davantage de voyageurs à maîtriser rapidement les connaissances professionnelles de la PNL, à clarifier les points clés de la connaissance et à jouer un plus grand rôle dans le travail. Concentrez-vous sur les livres, enregistrez mon parcours mental, mon résumé et mes notes lorsque j'ai étudié ce livre.

• Apprentissage automatique et apprentissage en profondeur, veuillez aller à mon projet: ML-NLP

• Projet HANLP: Hanlp

• Pour les cartes Mind, veuillez suivre le compte officiel de l'AIAEA et répondre: NLP Mind Maps peut télécharger de grandes images à haute définition.

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Table des matières

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chapitre
Chapitre 1: débutant sur la route
Chapitre 2: Partition du mot dictionnaire
Chapitre 3: Grammaire binaire et partition de mots chinois
Chapitre 4: Modèle et annotation de séquence de Markov cachés
Chapitre 5: Classification et étiquetage des séquences perceptrons
Chapitre 6: Field aléatoire conditionnel et annotation de séquence
Chapitre 7: Une partie de l'annotation de la parole
Chapitre 8: Reconnaissance de l'entité nommée
Chapitre 9: Extraction d'informations
Chapitre 10: regroupement de texte
Chapitre 11: Classification du texte
Chapitre 12: Analyse de la syntaxe de dépendance
Chapitre 13: Apprentissage en profondeur et traitement du langage naturel