Introduction-NLP
Notas detalhadas do novo livro do autor do HanLP "Introdução ao Processamento de Linguagem Natural"! Uma obra de consciência da indústria, onde o livro não é apenas uma lista entediante de fórmulas, mas sim modelos de algoritmos explicados de forma acessível. Partindo de conceitos básicos, introduz gradualmente os princípios e implementações de algoritmos para segmentação de texto em chinês, etiquetagem de partes do discurso, reconhecimento de entidades nomeadas, extração de informações, agrupamento de textos, classificação de textos e análise sintática, abordando essas questões populares.
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Introduction-NLP tem 2.3k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 545 vezes. Introduction-NLP é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2020. Introduction-NLP está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: ai, deep-learning, mechine-learing, nlp.
O que é Introduction-NLP?
Notas detalhadas do novo livro do autor do HanLP "Introdução ao Processamento de Linguagem Natural"! Uma obra de consciência da indústria, onde o livro não é apenas uma lista entediante de fórmulas, mas sim modelos de algoritmos explicados de forma acessível. Partindo de conceitos básicos, introduz gradualmente os princípios e implementações de algoritmos para segmentação de texto em chinês, etiquetagem de partes do discurso, reconhecimento de entidades nomeadas, extração de informações, agrupamento de textos, classificação de textos e análise sintática, abordando essas questões populares.
Introduction-NLP é de código aberto?
Introduction-NLP é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.
Introduction-NLP é gratuito?
Sim. Introduction-NLP é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está Introduction-NLP?
Introduction-NLP está disponível sob a licença Apache-2.0.
Em que linguagem Introduction-NLP está escrito?
Introduction-NLP é escrito principalmente em Python.
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[](https://opensourceai.tech/project/nlp-love-introduction-nlp.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.