Thisbookattemptstosimplifyandpresenttheconceptsofdeeplearninginaverycomprehensivemanner,withsuitable,full-fledgedexamplesofneuralnetworkarchitectures,suchasRecurrentNeuralNetworks(RNNs)andSequencetoSequence(seq2seq),forNaturalLanguageProcessing(NLP)tasks.Thebooktriestobridgethegapbetweenthetheoreticalandtheapplicable.Itproceedsfromthetheoreticaltothepracticalinaprogressivemanner,firstbypresentingthefundamentals,followedbytheunderlyingmathematics,and,finally,theimplementationofrelevantexamples.ThefirstthreechapterscoverthebasicsofNLP,startingwiththemostfrequentlyusedPythonlibraries,wordvectorrepresentation,andthenadvancedalgorithmslikeneuralnetworksfortextualdata.Thelasttwochaptersfocusentirelyonimplementation,dealingwithsophisticatedarchitectureslikeRNN,LongShort-TermMemory(LSTM)Networks,Seq2seq,etc.,usingthewidelyusedPythontoolsTensorFlowandKeras.Wehavetriedourbesttofollowaprogressiveapproach,combiningalltheknowledgegatheredtomoveontobuildingaquestionand-answersystem.Thebookoffersagoodstartingpointforpeoplewhowanttogetstartedindeeplearning,withafocusonNLP.AllthecodepresentedinthebookisavailableonGitHub,intheformofIPythonnotebooksandscripts,whichallowsreaderstotryouttheseexamplesandextendthemininteresting,personalways.

Thisbookisintendedasaresourceforpeoplewhoareinterestedinusingcomputerstohelpprocessnaturallanguage.A"naturallanguage"referstoanylanguagespokenbyhumans,eithercurrently(e.g.,English,Chinese,Spanish)orinthepast(e.g.,Latin,Greek,Sankrit).“Annotation”referstotheprocessofaddingmetadatainformationtothetextinordertoaugmentacomputer’sabilitiestoperformNaturalLanguageProcessing(NLP).Inparticular,weexaminehowinformationcanbeaddedtonaturallanguagetextthroughannotationinordertoincreasetheperformanceofmachinelearningalgorithms—computerprogramsdesignedtoextrapolaterulesfromtheinformationprovidedovertextsinordertoapplythoserulestounannotatedtextslateron.

python下NLP语言包，里面包含全套的NLTK插件包，同时也会包含punkt插件包，不过需要更新到最新的

达观数据NLP特刊：从原理到实践，包含基于深度学习的中文分词，个性化推荐，搜索引擎排序，推荐系统冷启动问题解决方案

2018/2019/校招/春招/秋招/自然语言处理(NLP)/深度学习(DeepLearning)/机器学习(MachineLearning)/C/C/Python/面试笔记

NLP学习资料哈工大课件哈工大刘挺教授关于统计自然语言处理的课件

作者：刘邵博此词典为个人综合多本词典整合的一个大词典，词典共有词汇3669216个词汇。
词典结构为：词语\t词性\t词频。
词频是用ansj分词对270G新闻语料进行分词统计词频获得。
部分词汇无法确定是什么词性，对词性进行特别标注：nw和comb1、词性nw表示本身不知道是什么词性。
2、词性comb表示通过ansj的nlp分词之后又被拆成了两个词。

英文文本情感分析中非常出名的情感词典sentiwordnet，适用于NLP

神经网络模型能够从音频演讲中检测出五种不同的男/女情绪(DeepLearning,NLP,Python)

2016年国科大NLP（自然语言处理）期末考试题，重点包括汉语分词的歧义问题，文法与自动机转换，机器翻译评价指标，Chart算法进行句法分析，朴素贝叶斯文本分类等等。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。