Natural language processing

2022年7月24日 (日) 08:00的版本

您可以在Wikipedia上了解到此条目的英文信息 Natural language processing Thanks, Wikipedia.

Natural language processing(简称NLP) 自然语言处理是人工智能和语言学领域的分支学科。

简介

Deep Learning is becoming hot in Natural Language Processing

项目

• Speech and Natural Language Processing
• NLP-progress Tracking Progress in Natural Language Processing
• Transformers 为 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 打造的先进的自然语言处理，提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨让最先进的 NLP 技术人人易用。
• Software for Computational Linguistics and Natural Language Processing
• gensim Topic Modelling for Humans
• fastText
• DrQA Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions
• Apache UIMA
• DeepDive
• DeepPavlov
• Apache OpenNLP
• ScalaNLP
• Natural Language Toolkit
• Haskell Computational Linguistics（计算语言学）
• Stanford NLP Group, 斯坦福大学自然语言处理工具
• Stanford NLP @ GitHub
• NLPChina: 中国自然语言处理开源组织
• GATE a full-lifecycle open source solution for text processing
• THUNLP Natural Language Processing Lab at Tsinghua University
• 哈工大 LTP（Language Technology Platform）

NLU & Bot

• BotSharp Conversation as a platform (CaaP) is the future.
• Microsoft Bot Builder
• ChatterBot Python驱动
• Botpress The open-source bot platform, TypeScript和JavaScript驱动
• WeixinBot 网页版微信API，包含终端版微信及微信机器人

机器翻译

Machine translation

开放数据

• 腾讯AI Lab开源大规模高质量800万中文词向量数据

文档

• ACL,NAACL,EMNLP,IJCNLP Best paper awards
• Deep Learning for Natural Language Processing
• NLP and Deep Learning 1: Human Language & Word Vectors
• NLP and Deep Learning 2: Compositonal Deep Learning
• Deep NLP Recurrent Neural Networks
• Memory, Reading, and Comprehension
• Deep NLP Applications and Dynamic Memory Networks

图书

• 《Natural Language Processing with Python》

图集

• 

  NLU,NLP,ASR

• 

  DrQA

• 

  传统NLP和深度学习NLP

• 

  NLP应用

• 

  技能树

• 

  AnyQ问答系统框架

• 

  Gate

• 

  LTP

链接

• Association for Computational Linguistics
• Overview of Artificial Intelligence and Role of Natural Language Processing in Big Data
• 预测电影评级：NLP正是电影公司所需要的
• 斯坦福大学深度学习与自然语言处理第一讲：引言
• 斯坦福大学深度学习与自然语言处理第二讲：词向量
• 斯坦福大学深度学习与自然语言处理第三讲：高级的词向量表示
• 用MeCab打造一套实用的中文分词系统(一)
• 用MeCab打造一套实用的中文分词系统(二)
• 用MeCab打造一套实用的中文分词系统(三)：MeCab-Chinese
• 用MeCab打造一套实用的中文分词系统(四)：MeCab增量更新
• 无限大地NLP_空木的专栏,研究自然语言处理、机器学习、信息抽取等方向
• 清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室
• 一文详解维基百科的开放性问答系统