# NLP开源技术科普
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉的一个领域，旨在使计算机能够理解、解析和生成人类语言。近年来，NLP的快速发展推动了众多开源技术的涌现，辅助开发者和研究人员在各种应用场景中提升人机交互的效率。
## 1. 开源NLP库概述
在开源社区，多个优秀的NLP库应运而生，其中最为知名的包括：
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# NLP 开源技术
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域的重要分支之一，它研究如何使计算机能够理解、处理和生成人类语言。随着NLP领域的发展，许多开源技术和工具也应运而生，大大促进了NLP算法的研究和应用。本文将介绍一些流行的NLP开源技术，并提供相应的代码示例。
## 1.
原创
2023-08-03 04:58:49
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写在最前面在这个日新月异的信息时代，海量数据的积累，计算能力的不断提升，机器学习尤其是深度学习的蓬勃发展，使得人工智能技术在不同领域焕发出蓬勃的活力。自己经历了嵌入式开发，移动互联网开发，目前从事自然语言处理算法开发工作。从工程软件开发到自然语言处理算法开发，希望通过这个系列的文章，能够由浅入深，通俗易懂的介绍自然语言处理的领域知识，分享自己的成长，同大家一起进步。问题描述新的项目开启时，一般会
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2023-10-10 21:45:20
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一些实用的NLP开源项目1. 综合型开源工具（1）Natural Language Toolkit (NLTK)
NLTK是用于构建Python程序以处理人类语言数据的领先平台。它为超过50个语料库和词汇资源(如WordNet)提供了易于使用的接口，以及一套用于分类、标记化、词干、标记、解析和语义推理的文本处理库，用于工业强度NLP库的包装器，以及一个活跃的讨论论坛。由于介绍了编程基础知识
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2023-05-26 01:53:35
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一、豆瓣多轮对话数据集1、简介：测试数据包含 1000 个对话上下文，对于每个上下文，创建 10 个响应作为候选。正确的响应意味着响应可以自然地回复给定上下文的消息。每对收到三个标签，大多数标签被视为最终决定。2、数据格式：标签 \t 对话话语（由 \t 分割）\t 响应3、下载https://github.com/MarkWuNLP/MultiTurnResponseSelection二、KdC
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2023-09-11 16:49:13
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大家好，我是对白。在本文中，我列出了当今最常用的 NLP 库，并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势，因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。NLP库以下是顶级库的列表，排序方式是在GitHub上的星数倒序。 1. Hugging Face Transformers57.1k
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2024-02-27 12:51:21
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1.funNLP地址: https://github.com/fighting41love/funNLP涉及内容包括： 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、手机号抽取、名字推断性别、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库
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2023-12-28 14:28:31
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1、背景 随着 BERT、Megatron、GPT-3 等预训练模型在 NLP 领域获得前瞻的成果，许多多团队也进入超大规模训练中，使得训练模型从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。首先，模型参数量过大使得训练和推理速度过慢且部署成本极高；其次在很多实际场景中数据量不足的问题仍然制约着大模型在小样本场景中的
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2024-01-02 22:10:04
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整理 | AI 科技大本营（ID:rgznai100）自然语言处理（NLP）被誉为 AI 皇冠上的明珠，传统 NLP 模型制作复杂，耗时耗力，且用途单一，难以复用。预训练语言模型是 NLP 领域的研究热点之一，“预训练+精调”已成为NLP任务的新范式，当前预训练语言模型正在改变局面，有望让语言 AI 走向入可规模化复制的工业时代。今日，阿里巴巴达摩院正式开源预训练语言模型体系 Alice
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2023-07-26 14:09:51
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Apache OpenNLP库是一个基于机器学习的自然语言文本处理的开发工具包，它支持自然语言处理中一些共有的任务，例如：标记化、句子分割、词性标注、固有实体提取（指在句子中辨认出专有名词，例如：人名）、浅层分析（句字分块）、语法分析及指代。http://opennlp.apache.org/index.html FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含
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2023-05-28 15:18:18
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前言随着BERT、ERNIE、XLNet等预训练模型的流行，解决NLP问题时不用上预训练模型似乎总显得自己有点过时。但是这显然是不对的。众所周知，无论训练还是推理，预训练模型都会消耗大量的算力，且高度依赖GPU计算资源。然而，有很多的NLP问题实际上仅仅靠字典+规则就可以做到够用，那么这时候强行上笨重的模型无异于高射炮打蚊子，性价比是非常低的。于是小夕就从一个比较疯狂的github repo里为大
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2023-12-06 23:41:09
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开源自然语言处理（NLP）工具包的出现推动了研究人类语言的计算方法的快速发展。然而现有的NLP工具包，例如CoreNLP 、Flair、spaCy 和UDPipe等本身都存在一些缺陷：首先，现有工具包通常仅支持几种主要语言。这极大地限制了处理多语言文本的能力；其次，广泛使用的工具有时会针对准确性进行优化，可能会误导下游应用程序；第三，他们有时会假设输入文本已使用其他工具进行了标记或注释，但缺乏使用
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2023-10-31 10:36:39
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目录前言1. \__init\__()2. encode()2. decode()3. linear projection4. 代码地址 前言 这篇博客是对transformer源码的解析，这个源码并非官方的，但是比官方代码更容易理解。 采用TensorFlow框架，下面的解析过程只针对模型构建过程，其训练/测试等其他代码忽略。 解读顺序按照model.py中函数顺序解读。 文末会
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2023-08-21 23:59:21
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接触NLP也有好长一段时间了，但是对NLP限于知道，但是对整体没有一个很好的认识。特整理了一下思绪，总结记录下：一、NLP的定义 还是按照常规的逻辑来看下定义：NLP(Natural Languange Processing,自然语言处理），方法是应用计算机来处理，理解和应用人类语言，目的是达到人机之间进行交流。分成自然语言理解和自然语言生成两部分。引用一个表来概括下：二、
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2023-08-21 10:26:12
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一直在做文本处理，但感觉做的很分散 没有系统，也没有发现很好的关于NLP的书籍。如果有，请推荐。 现在尝试着总结自己遇到的文本处理技术。1、工具linux 文本处理工具 awk sed 比较常用
推荐两篇左耳朵耗子的博客。我很喜欢的大牛，还有幸和他聊了20分钟，O(∩_∩)O哈哈~
AWK 简明教程
sed 简明教程
python 文本处理 这个也是文本处理的常
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2024-05-14 21:09:36
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改变世界的七大NLP技术，你了解多少？（上）在第1部分中，我介绍了自然语言处理（NLP）领域以及为其提供支持的深度学习。我还介绍了NLP中的3个关键概念：文本嵌入（字符串的矢量表示），机器翻译（使用神经网络翻译语言），以及Dialogue和Conversations（可以实时与人进行对话的技术）。在第2部分中，我将介绍另外4项重要的NLP技术，你应该关注这些技术，以跟上这一研究领域快速增长的步伐。
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2024-05-22 16:43:38
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自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个分支，它的目的是让计算机能够理解、分析、生成自然语言文本。NLP技术已经广泛应用于各个领域，例如机器翻译、语音识别、情感分析等。其中，基于大规模预训练模型的自然语言生成技术在近几年得到了极大的发展，ChatGPT就是其中的代表。ChatGPT是一种基于Transformer架构的大规模预训练语言模型
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2023-08-08 21:23:57
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ChatGPT 火遍了全网，多个话题频频登上热搜。见证了自然语言处理（NLP）技术的重大突破，体验到通用技术的无限魅力。GPT 模型是一种 NLP 模型，使用多层变换器（Transformer）来预测下一个单词的概率分布，通过训练在大型文本语料库上学习到的语言模式来生成自然语言文本。而 NLP 技术是人工智能领域的重要研究分支，被视为人工智能皇冠上的明珠。图灵测试的假设就是针对自然语言处理技术而设
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2023-11-11 21:11:44
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一、文本分类简介在nlp中，文本分类是一个非常常见的任务，它将一个文本归结于特定的标签。目标：基于训练数据，训练分类模型。使用训练好的模型，预测新数据类型。典型应用场景：垃圾邮件识别情感分析意图识别技术演化：规则机器学习：lr，svm，集成学习传统深度学习：fastrnn、textcnn、bilistm前沿：transformer、bert任务拓展序列标注任务句子对分类任务多标签任务二、机器学习技
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2024-01-28 07:42:13
69阅读
### 如何使用NLP开源模型
#### 1. 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定需求 |
| 2 | 选择合适的NLP开源模型 |
| 3 | 下载和安装模型 |
| 4 | 准备数据 |
| 5 | 运行模型 |
| 6 | 分析结果 |
| 7 | 调优和优化 |
#### 2. 每一步的具体操作和代码
##### 步骤 1：确定需求
在
原创
2023-08-10 13:43:53
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