【导读】 自然语言处理资深专家Hobson Lane最新撰写的自然语言处理实战书籍（预计2018年夏季出版）《Natural Language Processing in Action——Understanding, analyzing, and generating text with Python》介绍使用python实现一系列自然语言处理任务，该书专注于自然语言处理领域（NLP）和人工智能领域（AI）。这本书围绕着一系列实际应用，使用深度学习来解决实际问题，面向希望学习自然语言处理的初学者，从实战角度
本文介绍了如何使用Python实现自然语言处理（NLP）任务，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、文本摘要、机器翻译等。文章首先介绍了NLP的基本概念，然后介绍了常用的NLP库（如NLTK、spaCy、gensim等），以及如何使用这些库来完成各种NLP任务。最后，作者分享了一些实践经验，包括如何调试代码、如何处理不平衡数据集等。本文适合对NLP和Python感兴趣的读者阅读。
自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
NLP中的算法复杂，应用场景多变，涉及数学、语言学、计算科学多门学科，理解起来很抽象，单靠自学、看课程难以理解晦涩难懂的逻辑。即使你已经看过很多深度学习、人工智能、自然语言处理理论知识，依然难以着手开发项目。 为此，华为云上线了Python+NLP实战营，帮助学习者掌握自然语言处理理论和应用，提升NLP相关编程能力，低门槛入门开发AI项目。重要的是，由华为专家授课教学，全程免费报名学习。 适 合 人 群 01 在校学生 ① 计算机、人工智能专业 ② 0门槛入门NLP领域知识 ③ 希望从事企业AI工程师 0
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
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本书介绍了近年来自然语言处理和机器阅读的成果，带有翔实的示例，对实际应用有很好的借鉴意义。
今天突然看到有人留言说，原来和大家分享的资料网盘链接根本打不开，今天才看到，这里要和大家说句抱歉。为此作者今天重新整理了一下，希望大家能及时的保存。
一周的时间转瞬即逝，今天作者给大家分享一下最近收集关于自然语言处理的一些资料，与大家分享，记得保存喲~不然到期了你还得给我要，^_^
我始终觉得，入门学习一件事情最好的方式就是实践，加之现在python如此好用，有越来越多的不错nlp的python库，所以接下来的一段时间里，让我们一起来感受一下这些不错的工具。后面代码我均使用jupyter编辑。先来罗列一波：jieba、hanlp、snownlp、Stanfordcorenlp、spacy、pyltp、nltk、Textblob等等…今天从jieba开始吧，let's begin。
1950年，艾伦·图灵（Alan Turing）发表了一篇题为“ 计算机机械与智能（Computing Machinery and Intelligence） ” 的文章，提出了著名的“图灵测试（Turing Test）”。这当中涉及了自动解释和自然语言的生成，作为判断智能的条件，这就是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）发展的开端。
本文简绍了SnowNLP的使用方法，这是一个处理中文文本内容的python类库，其主要功能包括分词、词性标注、情感分析、汉字转拼音、繁体转简体、关键词提取以及文本摘要等等。
本文收录于 《100天精通Python专栏 - 快速入门到黑科技》，是由 CSDN 内容合伙人丨全站排名 Top 4 的硬核博主 不吃西红柿 倾力打造，分基础知识篇和黑科技应用两大部分。
深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
导读：本文旨在整理汇总一些NLPer的学习资源，包括书籍、在线课程、博客等。本文中涉及的原始失效链接均已剔除或替换，博客部分均整理为近期仍在更新的博客，欢迎文末留言区交流补充。
本课程以 Python 为主要开发语言，深入浅出，快速上手深度学习技术。学习本课程：
这篇文章主要分享的是hanlp自然语言处理源码的下载，数据集的下载，以及将让源代码中的demo能够跑通。Hanlp安装包的下载以及安装其实之前就已经有过分享了。本篇文章主要还是备忘之用，同时算是给新手朋友的一些参考吧！
大家好，今天开始和大家分享，我在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的一些学习经验和心得体会。
人工智能（AI）是当今世界上最令人振奋的技术之一，而自然语言处理（NLP）则是AI领域的一个引人注目的分支。NLP的目标是让计算机能够理解、处理和生成人类语言。这项技术正在不断演进，如今，它已经成为各种领域，从商业到医疗保健，都能够利用的强大工具。在本文中，我们将深入探讨NLP的基础知识，探讨其应用领域，以及如何通过代码演示来解锁文本数据的价值。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在大数据和人工智能技术加持下，不同行业各种新兴的风险控制手段也正在高速发展。但这些风险信息散落在互联网的海量资讯中，若能从中及时识别出风险事件并挖掘出潜在的风险特征，能够大幅提升识别和揭示风险的能力。而风险事件以文本的形式存在，需要采用自然语言理解模型实现风险事件的高精度智能识别，其本质是属于一个文本分类任务。 NLP（自然语言处理）作为人工智能领域皇冠上的“明珠”，其技术的科研创新一直精进不休。而文本分类在自然
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。 BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“荣耀时刻”是2018年：称霸机器理解测试SQuAD，横扫其他10项NLP测试，达成“全面超过人类”成就。 BERT模型使用预训练和微调的方式来完成自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）任务。这些任务包括问答系统
微信版ChatGPT：腾讯混元助手，很久之前就听说了，今天试了一下花样还不少，当然也会有一些不足，比如：答非所问等，这些也都是正常的，下来我们一起来看看。
前两天有同学私信我，让老梁推荐一下算法工程师入门书单。今天就和大家抛砖引玉聊聊这个话题。
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在自然语言处理领域中，预训练语言模型（Pretrained Language Models）已成为非常重要的基础技术，本仓库主要收集目前网上公开的一些高质量中文预训练模型。 NLU系列 BERT RoBERTa ALBERT NEZHA XLNET MacBERT WoBERT ELECTRA ZEN ERNIE RoFormer StructBERT Lattice-BERT Mengzi-BER
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本文简绍了HanLP的使用方法，HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目前支持很多功能，项目主要是Java的，也支持python，本文详细简绍pyhanlp的使用方法。
不知你的上半年都有哪些收获？上半年只收获了8斤体重的数据叔惶恐地抄下了郑州地铁上看到的名言警句：
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 有位朋友说，程序员的工作就是消灭自己的职业。 这么说或许是有些危险耸听了，不过随着近期ChatGPT的爆火，可以预见未来的程序员可能的确需要有更强的研究开发能力才能有更强的竞争力！ 面对ChatGPT带来的冲击，了解其背后的核心技术，才能在AI浪潮中狂飙！ 简单说，ChatGPT是通过预训练大语言模型，配以RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF，人类反馈强化学习）开发出来的AIGC产品，
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。
《自然语言处理实战入门》 ---- 第4课 ：中文分词原理及相关组件简介 之 语言学与分词技术简介
ChatGPT对自然语言处理（NLP）冲击很大，首先第一点，NLP的书就不好卖了。
本文简绍了 HanLP 的使用方法，HanLP 是一系列模型与算法组成的 NLP 工具包，由大快搜索主导并完全开源，目前支持很多功能，项目主要是 Java 的，也支持 python，本文详细简绍 pyhanlp 的使用方法。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，其范畴广泛，比如：语音合成、分词、词法分析、问答系统、机器翻译、情感分析等等。
本文根据自己的学习过程以及查阅相关资料的理解，对自然语言基础技术之词性标注进行了相对全面的简绍，包括定义、目前的难点以及常见方法，还推荐了一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
导读：随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟，实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术，是众多上层任务的首要基础工作，同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词，并结合Python语言简约的特性，实现一行代码完成中文分词。
本文根据自己的学习过程以及查阅相关资料的理解，对自然语言基础技术之词性标注进行了相对全面的简绍，包括定义、目前的难点以及常见方法，还推荐了一大波python实战利器，并且包括工具的用法。
导读：在人类社会中，语言扮演着重要的角色，语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维无从谈起，沟通交流更是无源之水。
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的介绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一个跨学科的领域，它主要关注如何使计算机能够理解、生成和与人类使用的自然语言进行有效交流。NLP不仅是实现人与计算机之间更紧密合作的关键技术，而且也是探究人类语言和思维复杂性的一种途径。
本文谈一谈分词的那些事儿，从定义、难点到基本方法总结，文章最后推荐一些不错的实战利器。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 神经网络技术是现代人工智能的关键技术，在自然语言处理、图像处理等领域表现出优异效果。来自东北大学自然语言处理实验室、小牛翻译团队的肖桐教授、博士生李垠桥、李北在CCMT 2022会议所进行的《自然语言处理中的神经网络设计与学习》演讲报告，从神经网络架构在自然语言处理中的发展、人工神经网络设计和自动化架构设计三个方面对该领域技术发展进行了全面梳理，同时也对方向的未来发展进行了分析和探讨。 近些年来，人工神经网络方法已经成为了自然语言处理中最重要的范式之一。但是，大量依
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 团队介绍 NLP中心是美团人工智能技术研发的核心团队，致力于打造高性能、高扩展的搜索引擎和领先的自然语言处理核心技术和服务能力，依托搜索排序，NLP（自然语言处理）、Deep Learning（深度学习）、Knowledge Graph（知识图谱）等技术，处理美团海量文本数据，打通餐饮、旅行、休闲娱乐等本地生活服务各个场景数据，不断加深对用户、场景、查询和服务的理解，高效地支撑形态各样的生活服务搜索，解决搜索场景下的多意图、个性化，时效性问题，给用户良好的搜索
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