Introduction-NLP
Le nouveau livre de l'auteur de HanLP "Introduction au traitement du langage naturel" notes détaillées ! Une œuvre de conscience de l'industrie, le livre n'est pas une liste ennuyeuse de formules, mais explique des modèles algorithmiques de manière simple et compréhensible. Partant des concepts de base, il présente progressivement les principes algorithmiques et les mises en œuvre techniques des problèmes populaires tels que la segmentation de texte chinois, l'étiquetage de parties du discours, la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction d'informations, le clustering de texte, la classification de texte et l'analyse syntaxique.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentLe nouveau livre de l'auteur de HanLP "Introduction au traitement du langage naturel" notes détaillées ! Une œuvre de conscience de l'industrie, le livre n'est pas une liste ennuyeuse de formules, mais explique des modèles algorithmiques de manière simple et compréhensible. Partant des concepts de base, il présente progressivement les principes algorithmiques et les mises en œuvre techniques des problèmes populaires tels que la segmentation de texte chinois, l'étiquetage de parties du discours, la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction d'informations, le clustering de texte, la classification de texte et l'analyse syntaxique.
Introduction-NLP compte 2.3k étoiles sur GitHub. Il a été forké 545 fois. Introduction-NLP est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2020. Introduction-NLP est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : ai, deep-learning, mechine-learing, nlp.
Qu'est-ce que Introduction-NLP ?
Le nouveau livre de l'auteur de HanLP "Introduction au traitement du langage naturel" notes détaillées ! Une œuvre de conscience de l'industrie, le livre n'est pas une liste ennuyeuse de formules, mais explique des modèles algorithmiques de manière simple et compréhensible. Partant des concepts de base, il présente progressivement les principes algorithmiques et les mises en œuvre techniques des problèmes populaires tels que la segmentation de texte chinois, l'étiquetage de parties du discours, la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction d'informations, le clustering de texte, la classification de texte et l'analyse syntaxique.
Introduction-NLP est-il open source ?
Introduction-NLP est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
Introduction-NLP est-il gratuit ?
Oui. Introduction-NLP est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est Introduction-NLP ?
Introduction-NLP est disponible sous licence Apache-2.0.
Dans quel langage Introduction-NLP est-il écrit ?
Introduction-NLP est écrit principalement en Python.
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