文件名称：nlp_notebooks:Jupyter Notebooks的“ Python自然语言处理”课程
文件大小：26.13MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-25 00:26:08
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nlp_notebooks Jupyter Notebooks的“ Python自然语言处理”课程 如何进行练习： 练习作为交互式IPython笔记本提供 以_exercise.ipynb结尾的文件是空的练习表 以_solution.ipynb结尾的文件是已解决的练习表 以_solution.html结尾的文件是已解决的练习表，格式为html 在您的本地计算机上： 从下载文件 打开命令行 输入“ jupyter lab”，然后按Enter 等待JupyterLab在浏览器中打开 从JupyterLab内部打开相应的文件 在GoogleColab上： 开放式 选择“从GitHub打开”，然后输入此存储库的URL。 选择相应练习的文件并开始进行处理。 另一种选择：通过简单地单击徽章，通过Binder运行笔记本 第1天-练习1： 第1天-解决方案1： 第一天-练习2： 第一
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nlp_notebooks-master
----day2_ex3_fastText_solution.html(306KB)
----day1_ex1_preprocessing_solution.html(587KB)
----day2_ex1_word2vec_exercise.ipynb(9KB)
----day1_ex1_preprocessing_solution.ipynb(13KB)
----day2_ex2_doc2vec_exercise.ipynb(8KB)
----day3_ex1_simpletransformers_exercise.ipynb(12KB)
----imdb.csv(63.14MB)
----day2_ex1_word2vec_solution.ipynb(32KB)
----day1_ex3_sentiment-analysis_solution.ipynb(10KB)
----day1_ex2_representing-docs_solution.html(585KB)
----day1_ex2_representing-docs_solution.ipynb(15KB)
----day2_ex2_doc2vec_solution.ipynb(14KB)
----day3_ex1_simpletransformers_solution.ipynb(164KB)
----day1_ex3_sentiment-analysis_exercise.ipynb(8KB)
----day2_ex2_doc2vec_solution.html(301KB)
----day1_ex1_preprocessing_exercise.ipynb(6KB)
----day2_ex3_fastText_solution.ipynb(22KB)
----requirements.txt(56B)
----day2_ex1_word2vec_solution.html(616KB)
----trump.csv(870KB)
----.gitignore(18B)
----README.md(4KB)
----day2_ex3_fastText_exercise.ipynb(8KB)
----day1_ex3_sentiment-analysis_solution.html(292KB)
----day1_ex2_representing-docs_exercise.ipynb(7KB)