nlu:1条线，适用于数百种NLP模型和算法

NLU：Spark NLP的强大功能，Python的简单性John Snow Labs的NLU是一个Python库，可通过一行代码直接在任何数据框上应用最新的文本挖掘。 作为屡获殊荣的Spark NLP库的基础，它提供了数十种语言的数百种预训练模型-所有这些模型都是生产级的，可伸缩的和可训练的。项目网站查看我们的官方Spark NLU页面： ： 以获取用户文档和示例行动中的NLU特征代币化可训练的分词停止单词删除令牌规范化器文件规范化器茎干脱胶机NGrams 正则表达式匹配文字匹配块状日期匹配器句子检测器深度句检测器（深度学习） 依赖项解析（标记/未标记） 词性标记情绪检测（ML模型） 拼写检查器（ML和DL型号） 词嵌入（GloVe和Word2Vec） BERT嵌入（TF集线器型号） ELMO嵌入（TF集线器型号） ALBERT嵌入

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words2map:带有单词向量的在线自然语言处理

word2map如何通过在线搜索来导出词汇量（ ）向量： （1）将NLP向量数据库与网络搜索引擎API（例如Google / Bing）连接（2）对未知词进行网络搜索（就像人类一样） （3）解析来自前M个网站（例如M = 50）的所有文本的N-gram（例如N = 5） （4）从预训练的语料库中过滤已知的N-gram（例如word2vec，具有300万个N-gram） （5）排名N-gram：M个网站上的全局全局频率x本机频率（即 ） （6）推导一个新的向量：已知的O个最著名的N-gram的向量之和（例如O = 25），即 （7）通过将尺寸缩小为2D / 3D进行可视化（例如可以使用，但建议使用 ） （8）最后，在感知均匀的空间中显示具有集群，并颜色编码如上所述，这些OOV向量是在几秒钟内得出的： 有关words2map算法的更多详细信息，请参见此。通过在线搜索导出单词的新向量

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chess-word2vec:使用 Google 的 word2vec 工具从序列化国际象棋比赛中挖掘信息的几个实验

国际象棋word2vec 使用 Google 的 word2vec 工具从序列化国际象棋比赛中挖掘信息的几个实验国际象棋工具 从 PGN 转换为 FEN可以生成游戏（从 pgn、fen 或 empty），以交互方式播放它们，将任何状态转换为 fen 并以扩展的 ascii 格式输出到命令行 成熟的JS库； 可以在浏览器中使用，也可以在 nodeJS 上使用。 有一个名为.validate_fen(fen)的方法，它对于测试给定 FEN 字符串的有效性非常有用。解析 PGN 文件并提供函数和原语以循环游戏、移动等唯一一个包含由许多匹配组成的 PGN 文件示例的库，实际上有一个示例，它采用每个游戏，为其执行所有移动并在每次移动后转储 FEN 表示！ 听起来正是我需要的。Word2vec 可以做的不仅仅是 word2vec 分布式/并行/GPU 实现很好地插入 MR、Sp

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matlab画樱花树源代码-my_stars:我的GitHub明星精选清单！

matlab画樱花树源代码很棒的星星我的GitHub明星精选清单！产生者内容C-从修改后的word2vec代码中实现phrase2vec。-论文“通过腐败的文档的有效矢量表示”中的Doc2VecC--:mobile_phone:二进制神经网络TF训练代码+C矩阵/评估库。-AC库，用于解析/规范世界各地的街道地址。由统计NLP和开放式地理数据提供支持。--C++-用于高效相似性搜索和密集矢量聚类的库。-以AlphaGoZero纸为原型，无需人工提供知识的Go引擎。-Tesseract开源OCR引擎（主存储库）---在NAACL2015中使用词库和分布信息实现基于词嵌入的反义词检测诺普洛特-基于火星探测器的自行建造的6轮流浪者！去-使用合成梯度实现解耦的神经接口。-RWA递归神经网络
HTML--:globe_showing_Americas:机器学习教程（主要在Python3中）-用于快速文本表示和分类的库。-深度学习的详细指南：-使用Python在文本中查找日期并获取datetime对象哈斯克尔-深度学习的编程语言Java-ACBiMA-大规模频繁序列挖掘-从GoogleCod

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Python实现word2Vec model过程解析

主要介绍了Python实现word2Vec model过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

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CS224n：CS224n：具有深度学习任务的自然语言处理，2017年冬季

CS224n CS224n：采用深度学习作业进行自然语言处理，2017年冬季要求Python 2.7 TensorFlow r1.2作业1 softmax神经网络基础word2vec 情绪分析作业＃2 Tensorflow Softmax 基于神经过渡的依存关系解析924/924 [==============================] - 49s - train loss: 0.0631Evaluating on dev set - dev UAS: 88.54New best dev UAS! Saving model in ./data/we

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python项目信息安全领域中语义搜索引擎的设计.zip

该项目是一个专注于信息安全领域中语义搜索引擎的设计，使用Python语言进行开发。1. **系统设计**：项目旨在创建一个能够理解和处理自然语言查询的搜索引擎，特别关注于信息安全领域的内容检索和数据保护。2. **技术实现**：- 利用了自然语言处理（NLP）技术，如NLTK或spaCy，来解析和理解用户的搜索意图。- 可能采用了机器学习算法，如主题模型（Topic Modeling）或Word2Vec，来增强搜索引擎的语义理解能力。- 使用了信息检索技术，如倒排索引（Inverted Index）和PageRank，来优化搜索结果的相关性和排序。3. **功能特点**：- 系统提供了用户友好的查询界面，允许输入复杂的自然语言查询。- 强大的语义理解能力，能够准确捕捉查询中的关键词和概念。- 返回与查询语义高度相关的搜索结果，并提供摘要和高亮显示以帮助用户快速定位信息。4. **资源内容**：- 完整的Python源代码，包括NLP处理、信息检索、结果排序和用户界面等模块。- 详细的系统文档说明，描述如何安装、运行系统以及如何使用系统的各项功能。- 可能还包括一些用于开发的依赖库和工具。5. **应用价值**：- 对于信息安全专业人员和研究人员来说，该系统可以提供快速准确的信息检索服务，支持他们的研究和决策。- 对于计算机科学和信息技术专业的学生，提供了一个实际的NLP和信息检索应用案例，可以作为学习和参考。总的来说，这个信息安全领域中语义搜索引擎的设计项目不仅提供了实用的工具和资源，也为自然语言处理、信息检索和数据安全领域的研究和应用提供了有价值的参考。

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python+Word2Vec实现情感分析完整项目

python实现了情感分析的完整项目，包含训练样本，训练好的模型，完整代码。python实现了情感分析的完整项目，包含训练样本，训练好的模型，完整代码。python实现了情感分析的完整项目，包含训练样本，训练好的模型，完整代码。python实现了情感分析的完整项目，包含训练样本，训练好的模型，完整代码。python实现了情感分析的完整项目，包含训练样本，训练好的模型，完整代码。

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