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搜索资源列表

  1. bottie:具有NLP的简单BotKit机器人-源码

  2. 僵尸 具有NLP的简单BotKit机器人 可在安德鲁·邓普顿（Andrew Templeton）的博客上找到的原始博客文章： 结识Bottie更大，最坏的堂兄Kurt 在过去两年中，AI格局发生了很大变化。 Kurt将会用插槽检测，自定义lambda实现和对AWS Lex bot创建的CloudFormation支持来取代Bottie。 敬请关注！ 第1步-获取您的Slack Bot令牌 转到Slack的Custom Integrations面板，然后单击Bots链接： : 命名您的

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    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：weixin_42117340

  1. NLP-Question-Answering-System:斯坦福大学SQuAD数据集上的NLP项目-源码

  2. NLP问题解答系统 斯坦福大学SQuAD数据集上的NLP项目 回答信息检索和自然语言处理（NLP）领域的问题，该问题与构建自动化系统有关，该系统以自然语言回答人类提出的问题。 有两种类型的系统； 封闭域质量检查和开放域质量检查。 封闭域质量检查与构建可回答特定领域问题的系统有关。 因此，给定一段文本，我们希望开发能够回答该特定文本问题的系统。 开放域质量保证可以处理几乎所有问题，并且可以依靠一般本体论和世界知识。 这些系统通常具有更多可用于提取答案的数据。 在此任务中，我们关注的是封闭域质

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  1. Text-based-Artwork-Recommendation-NLP-Project-MOMA-Collection-Data-源码

  2. 基于文本的艺术品推荐NLP项目MOMA收集数据 第一部分：业务环境 目标行业/公司：艺术拍卖行（苏富比）苏富比是全球最大的拍卖行和艺术品，珠宝，葡萄酒，汽车和房地产经纪人之一。 它管理着私人销售，艺术品拍卖以及艺术品融资。 从2000年开始，苏富比成为第一家进行在线拍卖的国际拍卖行。（Sothebys.com） 背景：•苏富比在线市场在2018年增长了24％，并带来了2200亿美元的收入（苏富比2018年年度报告）•中间市场和对艺术品兴趣不强但对艺术知识了解不多的年轻收藏家的增长•传统的艺术品

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：23kb
    • 提供者：weixin_42110469

  1. Udacity-FE-Course-Project-4：Udacity前端Web开发NanoDegree程序的项目4-源码

  2. 项目说明 此仓库是您的项目入门代码。 它与我们在第2课中开始的入门代码相同。与在本课程中一样，安装和配置Webpack。 构建此库时，请随时参考课程库，并记住进行频繁的提交，并在必要时创建和合并分支！ 该项目的目标是为您提供以下方面的实践： 设置Webpack 无礼的风格 Webpack加载器和插件 创建布局和页面设计 服务人员 使用API​​并创建对外部URL的请求 最重要的是，我想向您介绍自然语言处理这一主题。 NLP利用机器学习和深度学习来创建可以解释自然人类语音的程序。 诸如Ale

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    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：259kb
    • 提供者：weixin_42117150

  1. NLP：NLP项目-源码

  2. 自然语言处理 NLP项目

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    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：508kb
    • 提供者：weixin_42110362

  1. NLP项目：此存储库包含智能系统主题的第5单元的项目-源码

  2. NLP项目 该存储库包含智能系统主题的第5单元的项目 要重现结果并执行代码，可以将.Rmd加载到Rstudio中，然后将data.csv放在工作目录中并执行代码。 确保将数据文件放在您的工作目录中（代码的第一部分检查工作目录）。

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  1. NLP_course：NLP作业和项目-源码

  2. NLP_course：NLP作业和项目

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  1. NLP体系结构：Metis数据科学训练营，NLP项目4-源码

  2. 了解建筑语言 1.提示 这项工作的目的是双重的。 1.创建一个“基线”领域特定的word2vec模型，该模型可用于通过编写体系结构的方式在体系结构概念之间绘制潜在的关系，以及2.作为案例研究，尝试查找特定概念的含义和方式建筑概念随着时间的推移发生了变化 2.数据 该项目使用的数据是从1960年代中期开始的大约50年的161篇建筑历史/理论/批评论文。 我显示这些图像是出于一个重要目的。 每个文档的格式不一致。 因此，必须以这样的方式推广预处理技术，以最大程度地减少花在每个文档上的时间，同时最大化

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    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42117116

  1. NLP：NLP项目-源码

  2. NLP-项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42097533

  1. Disaster_Response_Pipeline：灾难恢复项目，是Udacity的纳米级数据科学课程的一部分，涵盖数据工程的各个方面，例如ETL管道，NLP和机器学习管道-源码

  2. 灾害响应管道项目 目录： 项目介绍 在这个项目中，我将分析提供的数据。 数据包含在现实生活中灾难期间收到的预先标记的推文和文本消息。 目的是使用ETL（提取，转换，加载）流水线准备数据，然后使用ML（机器学习）流水线建立监督学习模型以对事件进行分类并找出任何趋势。 这将有助于紧急工作人员对事件进行分类/分类，并将消息发送给适当的救灾机构。 文件描述 有两个jupyter笔记本文件，其中包含成功执行的代码： ETL管道准备>包含用于将最终数据提取/清理/整理/加载到sqlite数据库中的代

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  1. NC_Litigation_Predictor：NLP项目根据北卡罗来纳州的上诉历史，根据输入案的特征来预测北卡罗莱纳州法院的某项议案的结果概率-源码

  2. NC_Litigation_Predictor 当考虑给定诉讼的特征时，NC_Litigation_Predictor为简易判决提供动议成功的可能性。 该模型应用基于北卡罗来纳州所有上诉决定的机器学习，并提供基于数据的预测，而不仅仅是基于直觉，以便利益相关者可以对诉讼策略进行明智的成本效益分析。 指数 该自述文件遵循以下格式： 回购内容 背景 过程 结果 回购内容 README.md：项目描述，过程和结果 笔记本： NC_COA_Scraper.ipynb：Jupyter笔记本，用于索引和

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  1. NLPToS：Github页面用于AUC最终项目Capstone-源码

  2. NLPToS 使用机器学习评估隐私政策和服务条款 Lukas Busch，AUC顶峰项目 这个Github页面将包含用于AUC Capstone项目的代码和数据。 除了作为最终产品，我会在这里不断更新，我希望这样可以使所有内容集中和整洁。 当前计划： 总体思路和贡献： 我希望通过这个项目做出以下贡献： （帮助）创建一个数据集，其中包含不同网站的PP（隐私政策）和ToS（服务条款）。 使用它来生成一个更加透明和公平的在线环境 在新主题上使用NLP工具 促进正在进行的有关互联网隐私的讨论（??

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  1. NLP--项目：NLP-工作簿和示例代码-源码

  2. NLP项目-Quora问题分类 1.使用python操作文本，文件和pdf 2.使用NLP进行文本格式化-python 3.使用NLP进行Quora问题分类-神经网络 深度学习，文本挖掘，自然语言处理。 使用Spacy和NLTK进行文本数据预处理（计数向量化，标记化，词干和词法化）。 使用LDA和NMF深度学习库执行主题建模和主题标记。 使用gridSearch来查找具有优化参数值（n个分量，学习衰减，学习偏移和max-iter）的最佳LDA模型。在标记最好的LDA模型输出数据集上实施有监督的学

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  1. NLP-Yelp审查：第一个NLP项目-源码

  2. NLP-Yelp审查：第一个NLP项目

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：weixin_42126677

  1. NLP项目：包含NLP课程项目-源码

  2. NLP项目 包含NLP课程项目 语言-Python

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    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42153615

  1. YouthIcon：让我们将印度放在NLP地图上-源码

  2. 青年图标 我们的目标是将印度纳入NLP地图。 我们必须为资源贫乏的印度语言建立NMT（神经机器翻译）模型。 我们还将为印第安人建立一个生动的NLP项目集合，供印第安人使用。 我们以为模型。 顾名思义，YouthIcon将是NLP针对印度语言进行的一项研究工作，该语言资源低，开源，连续，广泛，分布式和在线。 YouthIcon将包含用于为印度语言建立开放基准NLP结果的数据，代码，结果和研究。 YouthIcon-MT将包含机器运输模型。 作为机器翻译（MT），自然语言处理（NLP）的应用领域

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    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：55mb
    • 提供者：weixin_42121412

  1. 500-AI-机器学习-深度学习-计算机视觉-NLP-项目与代码：500 AI机器学习深度学习计算机视觉NLP项目与代码-源码

  2. 500-AI-机器学习-深度学习-计算机视觉-NLP-项目与代码：500 AI机器学习深度学习计算机视觉NLP项目与代码

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：2.72kb
    • 提供者：weixin_42138545

  1. ClarityNLP：临床表型的NLP框架。 码头工人| Python | Solr | OMOP。 http：claritynlp.readthedocs.ioenlatest-源码

  2. 净度 什么是ClarityNLP？ ClarityNLP是一个临床自然语言处理平台，致力于使医疗保健NLP更加易于访问和再现。 在过去的十年中，NLP方法远远超过了我们有效使用它们的能力。 ClarityNLP将NLP技术和库与强大的查询语言NLPQL结合在一起，以识别从文本中提取的患者及其临床观察结果。 ClarityNLP无需大量自定义配置即可让您深入了解临床（和其他）文本，而NLPQL则使您可以编写自己的定义来查找与项目相关的患者和特征。 完整的ClarityNLP文档 您可以在这里

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：54mb
    • 提供者：weixin_42101056

  1. 见解：Project的资料库见解：NLP即服务-源码

  2. 项目洞察力 NLP即服务 内容 介绍 Project Insight旨在通过使用代码库为前端GUI（ streamlit ）和后端服务器（ FastApi ）创建NLP服务，并在各种下游NLP任务上使用转换器模型。 下游NLP任务包括： 新闻分类 实体识别 情绪分析 总结 信息提取To Do 用户可以从下拉菜单中选择不同的模型来运行推理。 用户还可以直接使用后端fastapi服务器进行命令行推断。 解决方案的特点 Python代码库：使用Fastapi和Streamlit Fastapi

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：100mb
    • 提供者：weixin_42121905

  1. spark-nlp：最先进的自然语言处理-源码

  2. Spark NLP：最先进的自然语言处理 Spark NLP是建立在Apache Spark ML之上的自然语言处理库。 它为机器学习管道提供了简单，高性能和准确的NLP注释，这些注释在分布式环境中易于扩展。 Spark NLP带有1100多种预训练的管道和模型，支持192多种语言。 它支持可在集群中无缝使用的最新转换器，例如BERT ， XLNet ， ELMO ， ALBERT和Universal Sentence编码器。 它还提供令牌化，分词，词性标记，命名实体识别，依赖性分析，拼写检查

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：137mb
    • 提供者：weixin_42104906
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