NLP Natural Language Processing
1.0.0
- 전체 데이터 과학 작업, 자료 등은 데이터 과학 저장소를 확인하십시오.
- 기계 학습 알고리즘은 기계 학습 저장소를 확인하십시오.
- 딥 러닝 알고리즘은 딥 러닝 저장소를 확인하십시오.
- 컴퓨터 비전 은 컴퓨터 비전 저장소를 확인하십시오.
특정 작업/도메인을위한 모든 재료가있는 폴더
반복 신경 네트워크 및 단어 임베딩에서 변압기 및 자체 정보에 이르기까지 현대적인 NLP 기술. 질문 답변 및 텍스트 생성과 같은 적용된 주제를 다룹니다.
이것은 Yandex School of Data Analysis (YSDA)에서 가르치는 (ML for) 자연 언어 처리 과정으로의 확장입니다. 지금은 주제의 일부만이 여기에서 다룰 것입니다.
이 과정은 두 가지 이유로 텍스트 데이터와 관련된 데이터 마이닝 응용 프로그램에서 중요한 역할을하는 검색 엔진 기술을 다룰 것입니다. 첫째, 특정 문제에 대해 원시 데이터가 클 수 있지만, 관련성이있는 데이터의 상대적으로 작은 하위 집합이며 검색 엔진은 큰 텍스트 수집에서 관련 텍스트 데이터의 작은 하위 집합을 빠르게 발견하는 데 필수적인 도구입니다. 둘째, 검색 엔진은 분석가가 데이터에서 발견 된 모든 패턴을 해석하여 관련 원본 텍스트 데이터를 검사하여 발견 된 패턴을 이해할 수 있도록 도와줍니다. 검색 엔진의 기본 과학 인 텍스트 검색의 기본 개념, 원칙 및 주요 기술을 배웁니다.
O'Reilly Media 의 '실용 자연 언어 처리' 를위한 공식 저장소
책으로 제공 : Python의 NLP -QuickStart Guide
| 제목 | 설명 |
|---|---|
| ACL | Vimeo에서 |
| [Stanford CS224N : 딥 러닝을 통한 자연 언어 처리 | 겨울 2021] (https://www.youtube.com/playlist?list=PloromVodv4Rosh4v6133S9LFPRHJEMBMJ) |
| 자연어 처리 (NLP) 0에서 영웅 | Tensorflow에 의해 |
| 제로에서 영웅 : 텐서 플로우와 케라가있는 NLP (GDG Sofia Meetup) | |
| 자연어 처리 | 이 컨텐츠는 MALU (Machine Learning University) 가속화 된 자연 언어 처리 클래스를 기반으로합니다. 슬라이드, 노트북 및 데이터 세트는 Github에서 제공됩니다 |
저는 Google의 연구 과학자입니다. 자연어 처리 및 기계 학습에 대해 블로그를 작성합니다.
선별 된 엔지니어링 블로그 목록
그라디언트는 누구나 AI에 대해 쉽게 배울 수 있고 AI 커뮤니티 내에서 토론을 촉진하는 임무를 가진 조직입니다. 우리는 2017 년 Stanford AI Lab의 학생들과 연구원들에 의해 설립되었습니다.
| 제목 | 설명 |
|---|---|
| 텐서 코어를위한 nvidia 딥 러닝 사례 - 자연어 처리 | 딥 러닝 사례 |
| 변압기를 사용한 자연어 가공 | O'Reilly 책 "Transformers를 사용한 자연 언어 처리"를위한 노트 및 자료 |
| 멋진 NLP 참조 | 지식 증류, 추천 시스템, 특히 자연 언어 처리 (NLP) 전용 자원 목록 |
| NLP- 튜토리얼 | |
| 자연 언어 프로세스 튜토리얼 | |
| 파이썬이있는 NLP | Scikit-Learn, NLTK, Spacy, Gensim, TextBlob 등 ... |
| NLP 및 데이터 과학 Github 저장소 스포트라이트 | 과소 평가 된 NLP 및 데이터 과학 Github 리포지토리의 매일 스포트라이트. |
| NLP 101 : 딥 러닝 및 자연어 처리를위한 리소스 저장소 | 이 문서는 자연 언어 처리에서 딥 러닝에 대한 열정을 가진 사람들을 위해 초안입니다. 좋은 권장 사항이나 제안이 있으면 더 추가하려고합니다. |
| NLP 프로그램 | 데이터 세트 및 가장 일반적인 NLP 작업을위한 현재 최첨단 ART를 포함하여 자연어 처리 (NLP)의 진행 상황을 추적하는 저장소. |
| 포옹 얼굴 | HF 블로그 게시물에 대한 공개 리포 |
| Allennlp | Pytorch에 구축 된 오픈 소스 NLP 리서치 라이브러리. allenai.org |
NLP 라이브러리, 프레임 워크, 모듈
| 제목 | 설명 |
|---|---|
| 자연어 툴킷 (NLTK) | NLTK - 자연어 툴킷은 자연어 처리의 연구 및 개발을 지원하는 오픈 소스 파이썬 모듈, 데이터 세트 및 튜토리얼의 제품군입니다. |
| 예민한 후각 |
최첨단 자연 언어 처리 (NLP)를위한 매우 간단한 프레임 워크 (NLP). 플레어는 : |
| 텍스트 성 | textacy 는 고성능 스파크 라이브러리를 기반으로하는 다양한 자연 언어 처리 (NLP) 작업을 수행하기위한 파이썬 라이브러리입니다. 기본 사항 --- 토큰 화, 부품 태그 태깅, 종속성 구문 분석 등 --- 다른 라이브러리에 위임 된 textacy 주로 이전에 오는 작업에 중점을 둡니다. |
| Allennlp | Pytorch를 구축 한 NLP Research Library는 다양한 언어 적 작업에 대한 최첨단 딥 러닝 모델을 개발했습니다. |
| nlpgym | NLPGYM은 RL과 NLP의 응용 분야 간의 간격을 연결하는 툴킷입니다. 이는 자연어 처리 작업에 대한 DRL 응용 프로그램의 연구 및 벤치마킹을 촉진하는 것을 목표로합니다. 이 툴킷은 시퀀스 태깅, 질문 답변 및 시퀀스 분류와 같은 표준 NLP 작업을위한 대화식 환경을 제공합니다. |
| 세대 |
| 제목 | 설명 |
|---|---|
| NLP-TUTORION | 딥 러닝 연구원을위한 자연어 처리 튜토리얼 |
| 파이썬 튜토리얼의 자연어 처리 | 자연어 처리를 사용하여 스탠드 업 코미디언 비교 |
? 100 개의 읽기 NLP 용지
? 공상 과학 (종이)
? 스탠포드, NLP 세미나 일정
? CS224N : 딥 러닝을 통한 자연 언어 처리
? CIS 700-008- 대화식 소설 및 텍스트 생성
? 하버드 NLP
? 일러스트 변압기
양방향주의 흐름 신경망을 분대의 기준으로 구현하여 Chris Chute의 모델 구현을 개선하고 원래 논문에 설명 된대로 Word-Character 입력을 추가하고 GauthierDMNS 코드를 개선했습니다.
