5个优质免费自然语言处理学习资源 | 语言技术导航

简介: 5个优质免费自然语言处理学习资源 | 语言技术导航

探索并利用我们的5个免费自然语言处理(NLP)学习资源,更有效地理解和实施自然语言处理技术。适合初学者和进阶者,涵盖基础理论到实际应用。

近年来,随着人工智能(AI)解决方案的商业应用,自然语言处理(NLP)取得了快速增长。 NLP 是人工智能的一个子领域,涉及计算机和人类(自然)语言之间的交互,特别是如何对计算机进行编程来处理和分析大量自然语言数据。 NLP 应用于机器翻译、垃圾邮件过滤、问答、文本分类和情感分析等许多领域。

您可以在互联网上找到许多免费资源来学习 NLP。这篇文章将提到 5 个用于学习 NLP 的最佳 GitHub 存储库。

1.自然语言处理教程

该存储库是一个帮助使用 Pytorch 学习 NLP 的教程。本教程向您展示如何用不到 100 行代码实现最先进的模型。

2. NLP 秘诀

该存储库包含构建 NLP 系统的示例和最佳实践,以 Jupyter 笔记本和实用函数的形式提供。该存储库重点关注研究文本和语言问题的研究人员和从业者流行的 NLP 模型。

3. NLP课程

本课程包括每周有关 NLP 的讲座和研讨会材料。在本教程中,您可以学习词嵌入、文本分类、语言建模、Seq2seq 和注意力、迁移学习和领域适应等热门主题。

4.Python 中的 NLP 教程

该资源通过多个 Jupyter Notebook 逐步涵盖从“Hello World”到“文本生成”的 NLP,并使用多个数据科学库。

5. 很棒的自然语言处理

该资源包含专用于自然语言处理的精选资源列表。您可以在此存储库中找到许多资源,例如研究摘要和趋势、著名的 NLP 研究实验室、教程、视频和在线课程、书籍和图书馆。

总结

NLP 是人工智能领域最热门的领域之一。近年来,许多最先进的模型如GPT-3和BERT被开发出来,并且这些模型已在许多商业领域得到采用。 NLP 继续快速增长。在这篇文章中,我讨论了 NLP,并展示了 5 个 GitHub Repos,供免费学习 NLP。

相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术在自然语言处理中的应用与挑战
【10月更文挑战第3天】本文将探讨AI技术在自然语言处理(NLP)领域的应用及其面临的挑战。我们将分析NLP的基本原理,介绍AI技术如何推动NLP的发展,并讨论当前的挑战和未来的趋势。通过本文,读者将了解AI技术在NLP中的重要性,以及如何利用这些技术解决实际问题。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
NLP参数高效迁移学习:Adapter方法——论文简读
本研究深入探讨了自然语言处理中参数高效的迁移学习方法——Adapter。通过在预训练模型中引入小型可训练模块,仅调整少量额外参数即可完成模型适配。理论分析表明,该方法在初始化时保持网络行为稳定,并通过瓶颈结构大幅压缩参数规模。实验结果显示,Adapter在GLUE基准上仅用3.6%的参数便达到接近全微调的性能,且对学习率具有更强的鲁棒性。相比传统微调和其他参数高效方法,Adapter在多任务场景下展现出更优的存储效率与泛化能力,为大规模模型的实际部署提供了高效可行的解决方案。
330 7
|
自然语言处理 API C++
阿里通义推出SmartVscode插件,自然语言控制VS Code,轻松开发应用,核心技术开源!
SmartVscode插件深度解析:自然语言控制VS Code的革命性工具及其开源框架App-Controller
1933 1
阿里通义推出SmartVscode插件,自然语言控制VS Code,轻松开发应用,核心技术开源!
|
6月前
|
数据采集 自然语言处理 分布式计算
大数据岗位技能需求挖掘:Python爬虫与NLP技术结合
大数据岗位技能需求挖掘:Python爬虫与NLP技术结合
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术在自然语言处理中的应用
【9月更文挑战第17天】本文主要介绍了AI技术在自然语言处理(NLP)领域的应用,包括文本分类、情感分析、机器翻译和语音识别等方面。通过实例展示了AI技术如何帮助解决NLP中的挑战性问题,并讨论了未来发展趋势。
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
【NLP自然语言处理】探索注意力机制:解锁深度学习的语言理解新篇章(上)
【NLP自然语言处理】探索注意力机制:解锁深度学习的语言理解新篇章(上)
|
11月前
|
文字识别 自然语言处理 API
如何结合NLP(自然语言处理)技术提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力?
通过结合NLP技术,提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力。方法包括集成NLP模块、文本预处理、语义特征提取、上下文推理及引入领域知识库。代码示例展示了如何使用Tesseract进行OCR识别,并通过BERT模型进行语义理解和纠错,最终提高文本识别的准确性。相关API如医疗电子发票验真、车险保单识别等可进一步增强应用效果。
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI写作新时代:自然语言生成技术与写作助手的结合
AI写作新时代:自然语言生成技术与写作助手的结合
472 16
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
自然语言处理的未来:让机器“听懂”人类语言的奥秘
1. 引言 在数字化浪潮中,自然语言处理(NLP)已经成为人工智能的核心技术之一。无论是智能助手、翻译应用,还是社交媒体的情感分析,NLP正以不可思议的速度改变我们的生活。根据市场研究,NLP的市场规模预计将在未来几年内快速增长,成为众多行业不可或缺的组成部分。本文将深入探讨NLP的基础知识、关键技术、实际应用以及未来的发展趋势,帮助你全面了解这一引人入胜的领域。
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术在自然语言处理中的应用
随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)已经成为了一个重要的应用领域。本文将介绍一些常见的NLP任务和算法,并通过代码示例来展示如何实现这些任务。我们将讨论文本分类、情感分析、命名实体识别等常见任务,并使用Python和相关库来实现这些任务。最后,我们将探讨NLP在未来的发展趋势和挑战。

热门文章

最新文章