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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
用于医疗大数据处理的文本信息分类模型首先使用分词算法与doc2vec算法计算文本间的相似度,然后使用KNN聚类方法对文本进行有效聚类。将医生的医嘱文本信息转换为0-1标签信息,方便预测模型进行进一步处理。为了限制项目内存消耗数据做过阉割
python3 django2 结合jieba,wordcloud讲excel中内容分词后生成词云,显示到web页面
啊哈自然语言处理包,提供包括分词、依存句法分析、自动摘要、语义相似度计算、LDA 主题预测、词云等服务。
MMSegmentation 是一个基于 PyTorch 的语义分割开源工具箱。它是 OpenMMLab 项目的一部分
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