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总结梳理自然语言处理工程师(NLP)需要积累的各方面知识,包括面试题,各种基础知识,工程能力等等,提升核心竞争力
自然语言处理(nlp),小姜机器人(闲聊检索式chatbot),BERT句向量-相似度(Sentence Similarity),XLNET句向量-相似度(text xlnet embedding),文本分类(Text classification), 实体提取(ner,bert+bilstm+crf),数据增强(text augment, data enhance),同义句同义词生成,句子主干提取(mainpart),中文汉语短文本相似度,文本特征工程,keras-http-service调用
Open Source Neural Machine Translation in PyTorch
使用树莓派3b来实现无人驾驶汽车
Python爬虫实战 - 模拟登陆各大网站 包含但不限于:滑块验证、拼多多、美团、百度、bilibili、大众点评、淘宝,如果喜欢请start ❤️
pytorch handbook是一本开源的书籍,目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门,其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行
Buillt on top of ROS and donkeycar hardware
Tutorials with ROS: Find videos on my channel https://www.youtube.com/channel/UC2aPsByptP3HXobjXgsXQsA?view_as=subscriber
Make it easy for you to install ROS 1 including indigo, kinetic, melodic and noetic on corresponding ubuntu distributions automatically in just 4 steps.
2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品(论文与代码)
NLP and Text Generation Experiments in TensorFlow 2.x / 1.x
近年来,随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道,各类社情民意相关的文本数据量不断攀升,给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时,随着大数据技术的发展,建立基于自然语言处理技术的智慧政务系统已经是社会治理创新发展的新趋势,对提升政府的管理水平和施政效率具有极大的推动作用。 本文针对“智慧政务”中的居民投诉建议文本评论数据,基于向量空间模型算法提取了文本关键词并我们采用了多种机器学习分类模型进行测试,从最终得到线性支持向量回归算法相对较优的结果,F1-Score评价指标达0.86。 在挖掘热点问题的前期处理上,使用了余弦相似度计算整理出文本相似的同类主题并加以筛选,通过在SPSS中建立基于因子分析法的热度评价指标模型,给出得分前五的主题样本作为Top5热点问题,分析比较了相关类问题的热度体现在各个指标上的具体表现。 为建立留言的答复意见的评价体系,我们定义了相关性、完整性、可解释性和及时性四个指标。答复意见和留言详情相关性的计算是基于LDA主题模型的中文编辑距离得到的,另外答复意见的可解释性使用了哈工大中文篇章关系的关联词表以及自定义的可解释性词典来判别。通过将这四项指标的得分相加得到某条答复意见的综合评分,分数越高,该答复的质量就越高,从而为决策者提供一个较为清晰完善的参考意见。
Text classification using different neural networks.
基于Transformers的文本分类
🤖 wukong-robot 是一个简单、灵活、优雅的中文语音对话机器人/智能音箱项目。
A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.
🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.
TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.
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JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.
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