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实用自然语言处理系统构建指南

该代码仓库提供了全面的实用自然语言处理内容,从基础到高级应用。涵盖文本表示、分类、信息提取等核心主题,并探讨社交媒体、电商、医疗等领域的NLP应用。仓库包含丰富的Python代码示例,有助于构建实际NLP系统。正在更新以支持最新Ubuntu系统和TensorFlow 2.x。

自然语言处理NLP系统文本分类信息抽取聊天机器人Github开源项目

实用自然语言处理

构建真实世界NLP系统的全面指南

Sowmya Vajjala, Bodhisattwa P. Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana

获得以下专家认可: Zachary Lipton, Sebastian Ruder, Marc Najork, Monojit Choudhury, Vinayak Hegde, Mengting Wan, Siddharth Sharma, & Ed Harris 前言作者: Julian McAuley

主页: www.practicalnlp.aiO'Reilly Media, 2020出版


书籍结构

图片

请注意,代码仓库仍在开发和审核中。

所有笔记本将在未来几个月内完善。

这些笔记本已在运行Python 3.6的Ubuntu机器上测试过。

目前我们使用的是TF1.x版本。我们将在未来几个月内迁移到TF2.x版本。

:sparkles: 与Ubuntu 23兼容的新版本正在pnlp-refactor-ubuntu23中添加。

我们感谢所有人,尤其是教育工作者和大学,对指出问题和改进笔记本可访问性的反馈。


🚩 仓库路线图的详细信息可以在这里找到


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代码库贡献者:

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如果错误在书本内容中,请在此处提交勘误: https://www.oreilly.com/catalog/errata.csp?isbn=0636920262329

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