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文章/答案/技术大牛

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AI小白入门

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【干货】三把刀！学习Python、PyTorch、神经网络三本书！

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近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能问答、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地使用到了人工智能技术。越来越多的人开始关注这一个“崭新”的研究领域：深度学习。

2020-03-31

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【NLP实战】手把手带你fastText文本分类

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今天的教程是基于FAIR的Bag of Tricks for Efficient Text Classification[1]。也就是我们常说的fastText。

2020-03-13

2.7K0

【资源】吴恩达 AI 完整课程资源超级大汇总！

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吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！随着近些年来 AI 越来越火的大趋势下，吴恩达一直致力于普及、宣传、推广 AI 教育，包括最前沿、最火爆的 AI 基础课程、深度学习课程等等。惠及全球超过 500w 的人工智能爱好者。

2020-02-26

1.8K0

【NLP实战】文本分类之 TextCNN

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上面一篇文章中，我介绍了一篇利用RNN via Attention解决有毒评论文本分类问题。然而，在工业生产中，RNN、LSTM、GRU等循环神经网络不能并行计算，尽管研究者提出了一些其他的模型，如SRU等。CNN尽管效果在某些时候会稍逊RNN以及RNN的变体，但是CNN在速度方面却有着无可比拟的效果，且由于它的可并行性广被工业界喜爱。

2020-02-21

1.3K0

【NLP实战】XLNet只存在于论文？已经替你封装好了！

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相信前段时间大家都被各种XLNet的解读、解析轰炸了吧。好容易熬过了学会了，到网上一搜，诶！官方没有公布中文预训练模型，其他大佬都还没动静，散了散了，追ALBERT的热点去了。

2020-02-20

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【NLP】文本分类任务之逻辑回归

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在某些平台评论中会经常出现一些有毒评论（即一些粗鲁，不尊重或者可能让某人离开讨论的评论），这使得许多人不愿意再表达自己并放弃在平台中评论。因此，为了促进用户对话，提出一系列的方案，来缓解这一问题。我们将其看作一个文本分类问题，来介绍一系列的文本分类方案。

2020-02-14

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【工程】模型秒变API只需一行代码，支持TensorFlow等框架

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专注于机器学习应用的人们知道，从训练好的模型到实际的工业生产工具还有一定的距离。其中工作量很大的地方在于将模型打包，预留 API 接口，并和现有的生产系统相结合。近日，GitHub 上有了这样一个项目，能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。这一工具无疑能够帮助开发者在实际的生产应用中快速部署模型。

2019-11-28

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【资源】TensorFlow 2.0中文开源书项目

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深度学习中绕不开的便是对算法框架的实际使用了。如果没有娴熟的工程实践能力，很多优秀的算法设计就无法真正使用。TensorFlow2.0 正式版已发布了一段时间，然而过去使用 TensorFlow1.x 版本的开发者担心两个版本之间的差距过大以至于无法迁移已有的经验，刚入门深度学习的人则因为 TensorFlow 那不友好的 API 和设计逻辑而望而却步。

2019-11-25

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【经验】关于自然语言处理进阶的建议

自然语言处理这个方向我感觉已经泛滥了，很多方向的人都开始转向该专业，当然也包括转向计算机视觉的。之前我写过一篇文章

2019-10-29

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【经验】关于自然语言处理入门的建议

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因为最近在准备本科毕设的论文部分，所以最近原创的相对比较少，但是为了坚持每天学点新知识，我也逼着自己每天抽出晚上的1小时左右把自己想到的并且自己还没理解的小知识点的网上搜索下好的文章，能一下子读懂的，最好有图之类的文章，再根据自己的一些小理解，将文章编辑下，分享给大家。末尾再附上自己的当天准备的五个托福单词，这五个单词我也不是我先学过的，而是托福单词随机到的，在我编辑的时候我也刚好学下。正是在这种逼自己的情况下，我觉得我在这一个多月的时间里真的涨了不少知识。我也真心希望我的粉丝们跟我一样，每天逼着自己，学点知识，用不了一个月，即使一个星期你也会有很多收获的。当然大神们就继续自己的学习方法哈。嘿嘿。

2019-10-24

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初学者|手把手带你学TextBlob

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本文介绍了TextBlob的使用方法，这是一个用Python编写的开源的文本处理库。它可以用来执行很多自然语言处理的任务，比如，词性标注，名词性成分提取，情感分析，文本翻译，等等。

2019-10-08

2.6K0

flair的使用方法

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本文介绍了flair的使用方法，Flair是最近开源的一个基于Pytorch的NLP框架，它是一个功能强大的NLP库。Flair允许您将最先进的自然语言处理（NLP）模型应用于文本，例如命名实体识别（NER），词性标注（PoS），意义消歧和分类。

2019-09-17

1.8K0

初学者|一起走进PKUSeg

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本文介绍了PKUSeg的使用方法，它简单易用，支持细分领域分词，有效提升了分词准确度，支持用户自训练模型。支持用户使用全新的标注数据进行训练。

2019-07-23

1.3K0

初学者|分词的那些事儿

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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。

2019-05-29

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初学者|一起来看看词性标注

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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。

2019-05-29

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初学者|一文读懂命名实体识别

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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简绍，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。

2019-05-29

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初学者|别说还不懂依存句法分析

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本文简要介绍了自然语言处理中极其重要的句法分析，并侧重对依存句法分析进行了重点总结，包括定义、重要概念、基本方法、性能评价、依存分析数据集，最后，分享了一些流行的工具以及工具实战例子。

2019-05-29

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初学者|什么是语义角色标注

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本文记录自然语言基础技术之语义角色标注学习过程，包括定义、常见方法、例子、以及相关评测，最后推荐python实战利器，并且包括工具的用法。

2019-05-29

1.5K0

初学者|一文掌握HanLP用法

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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。

2019-05-29

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初学者|知否?知否?一文学会Jieba使用方法

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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。

2019-05-29

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