一些实用的NLP开源项目1. 综合型开源工具（1）Natural Language Toolkit (NLTK)
NLTK是用于构建Python程序以处理人类语言数据的领先平台。它为超过50个语料库和词汇资源(如WordNet)提供了易于使用的接口，以及一套用于分类、标记化、词干、标记、解析和语义推理的文本处理库，用于工业强度NLP库的包装器，以及一个活跃的讨论论坛。由于介绍了编程基础知识
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2023-05-26 01:53:35
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大家好，我是对白。在本文中，我列出了当今最常用的 NLP 库，并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势，因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。NLP库以下是顶级库的列表，排序方式是在GitHub上的星数倒序。 1. Hugging Face Transformers57.1k
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2024-02-27 12:51:21
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1.funNLP地址: https://github.com/fighting41love/funNLP涉及内容包括： 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、手机号抽取、名字推断性别、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库
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2023-12-28 14:28:31
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一、豆瓣多轮对话数据集1、简介：测试数据包含 1000 个对话上下文，对于每个上下文，创建 10 个响应作为候选。正确的响应意味着响应可以自然地回复给定上下文的消息。每对收到三个标签，大多数标签被视为最终决定。2、数据格式：标签 \t 对话话语（由 \t 分割）\t 响应3、下载https://github.com/MarkWuNLP/MultiTurnResponseSelection二、KdC
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2023-09-11 16:49:13
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1、背景 随着 BERT、Megatron、GPT-3 等预训练模型在 NLP 领域获得前瞻的成果，许多多团队也进入超大规模训练中，使得训练模型从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。首先，模型参数量过大使得训练和推理速度过慢且部署成本极高；其次在很多实际场景中数据量不足的问题仍然制约着大模型在小样本场景中的
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2024-01-02 22:10:04
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整理 | AI 科技大本营（ID:rgznai100）自然语言处理（NLP）被誉为 AI 皇冠上的明珠，传统 NLP 模型制作复杂，耗时耗力，且用途单一，难以复用。预训练语言模型是 NLP 领域的研究热点之一，“预训练+精调”已成为NLP任务的新范式，当前预训练语言模型正在改变局面，有望让语言 AI 走向入可规模化复制的工业时代。今日，阿里巴巴达摩院正式开源预训练语言模型体系 Alice
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2023-07-26 14:09:51
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前言随着BERT、ERNIE、XLNet等预训练模型的流行，解决NLP问题时不用上预训练模型似乎总显得自己有点过时。但是这显然是不对的。众所周知，无论训练还是推理，预训练模型都会消耗大量的算力，且高度依赖GPU计算资源。然而，有很多的NLP问题实际上仅仅靠字典+规则就可以做到够用，那么这时候强行上笨重的模型无异于高射炮打蚊子，性价比是非常低的。于是小夕就从一个比较疯狂的github repo里为大
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2023-12-06 23:41:09
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Apache OpenNLP库是一个基于机器学习的自然语言文本处理的开发工具包，它支持自然语言处理中一些共有的任务，例如：标记化、句子分割、词性标注、固有实体提取（指在句子中辨认出专有名词，例如：人名）、浅层分析（句字分块）、语法分析及指代。http://opennlp.apache.org/index.html FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含
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2023-05-28 15:18:18
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开源自然语言处理（NLP）工具包的出现推动了研究人类语言的计算方法的快速发展。然而现有的NLP工具包，例如CoreNLP 、Flair、spaCy 和UDPipe等本身都存在一些缺陷：首先，现有工具包通常仅支持几种主要语言。这极大地限制了处理多语言文本的能力；其次，广泛使用的工具有时会针对准确性进行优化，可能会误导下游应用程序；第三，他们有时会假设输入文本已使用其他工具进行了标记或注释，但缺乏使用
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2023-10-31 10:36:39
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接触NLP也有好长一段时间了，但是对NLP限于知道，但是对整体没有一个很好的认识。特整理了一下思绪，总结记录下：一、NLP的定义 还是按照常规的逻辑来看下定义：NLP(Natural Languange Processing,自然语言处理），方法是应用计算机来处理，理解和应用人类语言，目的是达到人机之间进行交流。分成自然语言理解和自然语言生成两部分。引用一个表来概括下：二、
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2023-08-21 10:26:12
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目录前言1. \__init\__()2. encode()2. decode()3. linear projection4. 代码地址 前言 这篇博客是对transformer源码的解析，这个源码并非官方的，但是比官方代码更容易理解。 采用TensorFlow框架，下面的解析过程只针对模型构建过程，其训练/测试等其他代码忽略。 解读顺序按照model.py中函数顺序解读。 文末会
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2023-08-21 23:59:21
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看国内第一家上市公司如何管理大数据，
宏源证券股份有限公司(以下简称宏源证券)是国内第一家上市的证券公司，也是地方性券商成功转变为全国性券商的代表之一。在市场不景气的情况下，宏源证券仍然保持了业务的平稳、较快发展，在全国的营业网点已经超过80个。宏源证券信息技术总监、信息技术中心总经理王海航在向记者介绍公司的背景时言语中流露出了一种自豪。其实，更让王海航感到骄傲的是，宏源证券在利用信息技术支撑
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2024-01-25 21:24:31
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# NLP开源技术科普
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉的一个领域，旨在使计算机能够理解、解析和生成人类语言。近年来，NLP的快速发展推动了众多开源技术的涌现，辅助开发者和研究人员在各种应用场景中提升人机交互的效率。
## 1. 开源NLP库概述
在开源社区，多个优秀的NLP库应运而生，其中最为知名的包括：
-
### 如何使用NLP开源模型
#### 1. 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定需求 |
| 2 | 选择合适的NLP开源模型 |
| 3 | 下载和安装模型 |
| 4 | 准备数据 |
| 5 | 运行模型 |
| 6 | 分析结果 |
| 7 | 调优和优化 |
#### 2. 每一步的具体操作和代码
##### 步骤 1：确定需求
在
原创
2023-08-10 13:43:53
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# 如何在 Java 中实现开源 NLP
Natural Language Processing (NLP) 是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在 Java 中实现开源 NLP，可以使用各种库和工具。本篇文章将指导你如何完整地搭建一个简单的 NLP 项目。
## 流程概述
下面是实现开源 NLP 项目的基本流程：
| 步骤 | 描述
# NLP开源框架实现指南
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现一个NLP开源框架。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解整个过程并指导你使用相应的代码。
## 整体流程
下面是实现NLP开源框架的整体流程，我们将按照这些步骤逐步进行。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 安装必要的依赖 |
| 2. | 准备数据集 |
| 3. | 数
原创
2023-10-17 04:55:06
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# 开源NLP比赛：探索自然语言处理的乐趣
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着开源社区的蓬勃发展，越来越多的开源NLP比赛吸引着开发者和研究人员参与其中，通过比赛不仅可以提升个人技能，还能推动NLP技术的发展。本文将简要介绍开源NLP比赛，并分享一个简单的代码示例，帮助大家更好地理解这一领域。
## 开源NLP比赛的背景
开源NLP
doccano 是一个开源文本注释工具,它为 文本分类 、 序列标记 、 序列对序列 等任务 提供注释功能, 因此 你可以为 情感分析、命名体识别、文本摘要等 打标签， 只需要创建项目、上传语料就可以开始注释了Demo 演示 You can enjoy [annotation demo](标注官网地址）命名体识别 (NER任务)(情感分析)(机器翻译)doccano 部署：支持 多人协同标注 支持
1.IKAnalyzerIK Analyzer是一个开源的，基于Java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006.12推出1.0版本开始，IK Analyzer已经推出了多个版本，当前最新版本为2012 u6，最初基于Luence，从3.0开始成为面向Java的公用分词组件，独立于Luence，下载地址为：http://code.google.com/p/ik-analyzer/。IK支持细粒
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2024-01-08 21:35:37
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# 开源的NLP：自然语言处理的未来
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学、人工智能与语言学交叉的一门学科，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。近年来，开源技术在NLP领域得到了蓬勃发展，推动了这一领域的技术进步和应用普及。
## 开源NLP的优势
1. **自由获取**：开源NLP工具和库通常是免费提供的，降低了开发成本。
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