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选择一本喜欢的小说,对该小说进行分析。比如分析该小说的分词,词频,词性,小说人物出场次数排序,小说中食物排序(这个得有,我喜欢吃),小说人物关系等等。
HanLP作者的新书《自然语言处理入门》详细笔记!业界良心之作,书中不是枯燥无味的公式罗列,而是用白话阐述的通俗易懂的算法模型。从基本概念出发,逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。
基于Pytorch和torchtext的自然语言处理深度学习框架,包含序列标注、文本分类、句子关系、文本生成、结构分析、五大功能模块,已实现了命名实体识别、中文分词、词性标注、语义角色标注、情感分析、关系抽取、语言模型、文本相似度、文本蕴含、依存句法分析、词向量训练、聊天机器人、机器翻译
基础的nlp技术的使用,包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、词向量表示、词义相似度计算、短文本相似度计算等
The IK Analysis plugin integrates Lucene IK analyzer (http://code.google.com/p/ik-analyzer/) into opensearch, support customized
自然语言处理工具Macropodus,基于Albert+BiLSTM+CRF深度学习网络架构,中文分词,词性标注,命名实体识别,新词发现,关键词,文本摘要,文本相似度,科学计算器,中文数字阿拉伯数字(罗马数字)转换,中文繁简转换,拼音转换。tookit(tool)
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