【文件属性】：
文件名称：NLP_Quickbook:Python 中的 NLP 与深度学习
文件大小：369KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-08-04 11:10:59
nlp natural-language-processing text-classification natural-language spacy
自然语言处理笔记本
作为一本书提供：
专为实践工程师编写
这项工作建立在自然语言处理方面的杰出工作之上。 这些范围从像 Jurafsky 的 Speech and Language Processing 这样的经典作品到 Ian Goodfellow 等人在 The Deep Learning Book 中相当现代的作品。
虽然它们非常适合作为大学生的入门教科书 - 这旨在让从业者快速阅读、略读、选择有用的内容然后继续。 有几个笔记本分为 7 个逻辑主题。
每个部分都建立在以前笔记本中的想法和代码之上，但您可以在精神上填补空白并直接跳转到您感兴趣的内容。
第01章
非常适合入门！ 我们用代码优先的方法学得更好
第02章
笔记本，代码优先的方法和支持性解释。 涵盖了一些简单的想法，例如：
停用词删除
词形还原
几乎涵盖了开始拼写更正、相似词问题等所需的所有内容
第03章
在任何从业者工
【文件预览】：
NLP_Quickbook-master
----04_Text_Representations.ipynb(37KB)
----Part-08 Web Deployments()
--------model_predict.py(621B)
--------model_train.py(2KB)
--------utils.py(2KB)
--------requirements.txt(95B)
--------README.md(653B)
--------templates()
--------.gitignore(25B)
--------api.py(2KB)
----07_Build_Chatbot_in_30minutes.ipynb(14KB)
----.github()
--------workflows()
----tokenization.svg(12KB)
----01-TextClassification_with_sklearn_spaCy.ipynb(106KB)
----09_Basic_IE.ipynb(5KB)
----06_DL_for_NLP.ipynb(37KB)
----CNAME(12B)
----requirements.txt(54B)
----tokenization.png(16KB)
----02-B.ipynb(18KB)
----LICENSE(1KB)
----sherlock.txt(568KB)
----environment.yml(3KB)
----03_spaCy.ipynb(47KB)
----README.md(4KB)
----02-A.ipynb(18KB)
----.gitignore(1KB)
----_config.yml(105B)
----05_Text_Classification.ipynb(161KB)