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在入门到熟悉NLP的过程中,用到了很多github上的包,遂整理了一下,分享在这里。
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机器学习(Machine Learning)NLP面试中常考到的知识点和代码实现、nlp4han:中文自然语言处理工具集(断句/分词/词性标注/组块/句法分析/语义分析/NER/N元语法/HMM/代词消解/情感分析/拼写检查、XLM:Facebook的跨语言预训练语言模型、用基于BERT的微调和特征提取方法来进行知识图谱百度百科人物词条属性抽取、中文自然语言处理相关的开放任务-数据集-当前最佳结果、CoupletAI - 基于CNN+Bi-LSTM+Attention 的自动对对联系统、抽象知识图谱、MiningZhiDaoQACorpus - 580万百度知道问答数据挖掘项目、brat rapid annotation tool: 序列标注工具、大规模中文知识图谱数据:1.4亿实体、数据增强在机器翻译及其他nlp任务中的应用及效果、allennlp阅读理解:支持多种数据和模型、PDF表格数据提取工具 、 Graphbrain:AI开源软件库和科研工具,目的是促进自动意义提取和文本理解以及知识的探索和推断、简历自动筛选系统、基于命名实体识别的简历自动摘要、中文语言理解测评基准,包括代表性的数据集&基准模型&语料库&排行榜、树洞 OCR 文字识别 、从包含表格的扫描图片中识别表格和文字、语声迁移、Python口语自然语言处理工具集(英文)、 similarity:相似度计算工具包,java编写、海量中文预训练ALBERT模型 、Transformers 2.0 、基于大规模音频数据集Audioset的音频增强 、Poplar:网页版自然语言标注工具、图片文字去除,可用于漫画翻译 、186种语言的数字叫法库、Amazon发布基于知识的人-人开放领域对话数据集 、中文文本纠错模块代码、繁简体转换 、 Python实现的多种文本可读性评价指标、类似于人名/地名/组织机构名的命名体识别数据集 、东南大学《知识图谱》研究生课程(资料)、. 英文拼写检查库 、 wwsearch是企业微信后台自研的全文检索引擎、CHAMELEON:深度学习新闻推荐系统元架构 、 8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思、DocSearch:免费文档搜索引擎、 LIDA:轻量交互式对话标注工具 、aili - the fastest in-memory index in the East 东半球最快并发索引 、知识图谱车音工作项目、自然语言生成资源大全 、中日韩分词库mecab的Python接口库、中文文本摘要/关键词提取、汉字字符特征提取器 (featurizer),提取汉字的特征(发音特征、字形特征)用做深度学习的特征、中文生成任务基准测评 、中文缩写数据集、中文任务基准测评 - 代表性的数据集-基准(预训练)模型-语料库-baseline-工具包-排行榜、PySS3:面向可解释AI的SS3文本分类器机器可视化工具 、中文NLP数据集列表、COPE - 格律诗编辑程序、doccano:基于网页的开源协同多语言文本标注工具 、PreNLP:自然语言预处理库、简单的简历解析器,用来从简历中提取关键信息、用于中文闲聊的GPT2模型:GPT2-chitchat、基于检索聊天机器人多轮响应选择相关资源列表(Leaderboards、Datasets、Papers)、(Colab)抽象文本摘要实现集锦(教程 、词语拼音数据、高效模糊搜索工具、NLP数据增广资源集、微软对话机器人框架 、 GitHub Typo Corpus:大规模GitHub多语言拼写错误/语法错误数据集、TextCluster:短文本聚类预处理模块 Short text cluster、面向语音识别的中文文本规范化、BLINK:最先进的实体链接库、BertPunc:基于BERT的最先进标点修复模型、Tokenizer:快速、可定制的文本词条化库、中文语言理解测评基准,包括代表性的数据集、基准(预训练)模型、语料库、排行榜、spaCy 医学文本挖掘与信息提取 、 NLP任务示例项目代码集、 python拼写检查库、chatbot-list - 行业内关于智能客服、聊天机器人的应用和架构、算法分享和介绍、语音质量评价指标(MOSNet, BSSEval, STOI, PESQ, SRMR)、 用138GB语料训练的法文RoBERTa预训练语言模型 、BERT-NER-Pytorch:三种不同模式的BERT中文NER实验、无道词典 - 有道词典的命令行版本,支持英汉互查和在线查询、2019年NLP亮点回顾、 Chinese medical dialogue data 中文医疗对话数据集 、最好的汉字数字(中文数字)-阿拉伯数字转换工具、 基于百科知识库的中文词语多词义/义项获取与特定句子词语语义消歧、awesome-nlp-sentiment-analysis - 情感分析、情绪原因识别、评价对象和评价词抽取、LineFlow:面向所有深度学习框架的NLP数据高效加载器、中文医学NLP公开资源整理 、MedQuAD:(英文)医学问答数据集、将自然语言数字串解析转换为整数和浮点数、Transfer Learning in Natural Language Processing (NLP) 、面向语音识别的中文/英文发音辞典、Tokenizers:注重性能与多功能性的最先进分词器、CLUENER 细粒度命名实体识别 Fine Grained Named Entity Recognition、 基于BERT的中文命名实体识别、中文谣言数据库、NLP数据集/基准任务大列表、nlp相关的一些论文及代码, 包括主题模型、词向量(Word Embedding)、命名实体识别(NER)、文本分类(Text Classificatin)、文本生成(Text Generation)、文本相似性(Text Similarity)计算等,涉及到各种与nlp相关的算法,基于keras和tensorflow 、Python文本挖掘/NLP实战示例、 Blackstone:面向非结构化法律文本的spaCy pipeline和NLP模型通过同义词替换实现文本“变脸” 、中文 预训练 ELECTREA 模型: 基于对抗学习 pretrain Chinese Model 、albert-chinese-ner - 用预训练语言模型ALBERT做中文NER 、基于GPT2的特定主题文本生成/文本增广、开源预训练语言模型合集、多语言句向量包、编码、标记和实现:一种可控高效的文本生成方法、 英文脏话大列表 、attnvis:GPT2、BERT等transformer语言模型注意力交互可视化、CoVoST:Facebook发布的多语种语音-文本翻译语料库,包括11种语言(法语、德语、荷兰语、俄语、西班牙语、意大利语、土耳其语、波斯语、瑞典语、蒙古语和中文)的语音、文字转录及英文译文、Jiagu自然语言处理工具 - 以BiLSTM等模型为基础,提供知识图谱关系抽取 中文分词 词性标注 命名实体识别 情感分析 新词发现 关键词 文本摘要 文本聚类等功能、用unet实现对文档表格的自动检测,表格重建、NLP事件提取文献资源列表 、 金融领域自然语言处理研究资源大列表、CLUEDatasetSearch - 中英文NLP数据集:搜索所有中文NLP数据集,附常用英文NLP数据集 、medical_NER - 中文医学知识图谱命名实体识别 、(哈佛)讲因果推理的免费书、知识图谱相关学习资料/数据集/工具资源大列表、Forte:灵活强大的自然语言处理pipeline工具集 、Python字符串相似性算法库、PyLaia:面向手写文档分析的深度学习工具包、TextFooler:针对文本分类/推理的对抗文本生成模块、Haystack:灵活、强大的可扩展问答(QA)框架、中文关键短语抽取工具。
- 语料库
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
---|---|---|
人名语料库 | wainshine/Chinese-Names-Corpus | |
Chinese-Word-Vectors | 各种中文词向量 | github repo |
中文聊天语料 | 该库搜集了包含豆瓣多轮, PTT八卦语料, 青云语料, 电视剧对白语料, 贴吧论坛回帖语料,微博语料,小黄鸡语料 | link |
中文谣言数据 | 该数据文件中,每一行为一条json格式的谣言数据,字段释义如下 | |
github |
| | 中文问答数据集 | | 链接 提取码 2dva | | 微信公众号语料 | 3G语料,包含部分网络抓取的微信公众号的文章,已经去除HTML,只包含了纯文本。每行一篇,是JSON格式,name是微信公众号名字,account是微信公众号ID,title是题目,content是正文 | github | | 中文自然语言处理 语料、数据集 | | github | | 任务型对话英文数据集 | 【最全任务型对话数据集】主要介绍了一份任务型对话数据集大全,这份数据集大全涵盖了到目前在任务型对话领域的所有常用数据集的主要信息。此外,为了帮助研究者更好的把握领域进展的脉络,我们以Leaderboard的形式给出了几个数据集上的State-of-the-art实验结果。 | github | | 语音识别语料生成工具从具有音频/字幕的在线视频创建自动语音识别(ASR)语料库 | | github | | LitBankNLP数据集 | 支持自然语言处理和计算人文学科任务的100部带标记英文小说语料 | github | | 中文ULMFiT 情感分析 文本分类 语料及模型 | | github | | 省市区镇行政区划数据带拼音标注 | | github | | 教育行业新闻 自动文摘 语料库 | | github | | 中文自然语言处理数据集 | | github | | 百度知道问答语料库 | - 超过580万的问题,938万的答案,5800个分类标签。基于该问答语料库,可支持多种应用,如闲聊问答,逻辑挖掘 | github | | 维基大规模平行文本语料 | - 85种语言、1620种语言对、135M对照句 | github | 古诗词库 | | github repo 更全的古诗词库 | 用新版nlp库加载17GB+英文维基语料只占用9MB内存遍历速度2-3 Gbit/s | | github | | 对联数据 | 700,000 couplets, 超过70万对对联 | github | | 《配色辞典》数据集 | | github | | 42GB的JD客服对话数据(CSDD) | | github | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
- 词库及词法工具
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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textfilter: | 中英文敏感词过滤 | observerss/textfilter |
人名抽取功能 | 中文(现代、古代)名字、日文名字、中文的姓和名、称呼(大姨妈、小姨妈等)、英文->中文名字(李约翰)、成语词典 | cocoNLP |
中文缩写库 | 全国人大: 全国 人民 代表大会; 中国: 中华人民共和国;女网赛: 女子/n 网球/n 比赛/vn | github |
汉语拆字词典 | 漢字 拆法 (一) 拆法 (二) 拆法 (三) 拆 手 斥 扌 斥 才 斥 | kfcd/chaizi |
词汇情感值 | 山泉水:0.400704566541 充沛: 0.37006739587 | rainarch/SentiBridge |
| | 中文词库、停用词、敏感词 | | dongxiexidian/Chinese | | python-pinyin | 汉字转拼音 | mozillazg/python-pinyin | | zhtools | 中文繁简体互转 | skydark/nstools | | 英文模拟中文发音引擎 | say wo i ni #说:我爱你 | tinyfool/ChineseWithEnglish | | chinese_dictionary | 同义词库、反义词库、否定词库 | guotong1988/chinese_dictionary | | wordninja | 无空格英文串分割、抽取单词 | wordninja | | 汽车品牌、汽车零件相关词汇 | | data | 公司名字大全 | | github repo | THU整理的词库 | IT词库、财经词库、成语词库、地名词库、历史名人词库、诗词词库、医学词库、饮食词库、法律词库、汽车词库、动物词库 | link | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
- 预训练语言模型
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
---|---|---|
bert论文中文翻译 | link | |
bert原作者的slides | link | |
文本分类实践 | github | |
bert tutorial文本分类教程 | github | |
bert pytorch实现 | github | |
- 分词
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
---|---|---|
- 文本分类
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
---|---|---|
- 测评
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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- 抽取
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
---|---|---|
时间抽取 | 已集成到 python package cocoNLP中,欢迎试用 | java version python version |
- 检测
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
---|---|---|
langid | 97种语言检测 | https://github.com/saffsd/langid.py |
langdetect | 语言检测 | https://code.google.com/archive/p/language-detection/ |
- 知识图谱
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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10.医疗
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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- 文本生成
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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- 文本摘要
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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- 智能问答
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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- 文本纠错
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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- 阅读理解
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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- 语音处理
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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- 金融NLP
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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- 命名实体识别
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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bert | 用于中文命名实体识别 tensorflow版本 github | |
bert-Kashgari | 基于 keras 的封装分类标注框架 Kashgari,几分钟即可搭建一个分类或者序列标注模型 | github |
cocoNLP | 人名、地址、邮箱、手机号、手机归属地 等信息的抽取,rake短语抽取算法。 | github |
- 文本识别、检测
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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- 课程、行业报告
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- 比赛
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- 文本可视化
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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- 文本匹配/文本相似度
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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句子、QA相似度匹配MatchZoo | 文本相似度匹配算法的集合,包含多个深度学习的方法,值得尝试。 | github |
- 文本增强
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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- 其他
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
---|---|---|
phone | 中国手机归属地查询 | ls0f/phone |
phone | 国际手机、电话归属地查询 | AfterShip/phone |
ngender | 根据名字判断性别 | observerss/ngender |
- 常用正则表达式
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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抽取email的正则表达式 | email_pattern = '^[#\u4e00-\u9fa5 a-zA-Z0-9_.-]+@[a-zA-Z0-9-]+(.[a-zA-Z0-9-]+).[a-zA-Z0-9]{2,6}$'emails = re.findall(email_pattern, text, flags=0) | 已集成到 python package cocoNLP中,欢迎试用 |
抽取phone_number | 已集成到 python package cocoNLP中,欢迎试用 | |
抽取身份证号的正则表达式 | IDCards_pattern = r'^([1-9]\d{5}[12]\d{3}(0[1-9]|1[012])(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])\d{3}[0-9xX]) IDs = re.findall(IDCards_pattern, text, flags=0) |
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IP地址正则表达式 | (25[0-5]| 2[0-4]\d| [0-1]\d{2}| [1-9]?\d).(25[0-5]| 2[0-4]\d| [0-1]\d{2}| [1-9]?\d).(25[0-5]| 2[0-4]\d| [0-1]\d{2}| [1-9]?\d).(25[0-5]| 2[0-4]\d| [0-1]\d{2}| [1-9]?\d) | |
腾讯QQ号正则表达式 | [1-9]([0-9]{5,11}) | |
国内固话号码正则表达式 | [0-9-()()]{7,18} | |
用户名正则表达式 | [A-Za-z0-9_-\u4e00-\u9fa5]+ | |
- 搞笑工具
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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汪峰歌词生成器 | phunterlau/wangfeng-rnn | |
女友 情感波动分析 | github | |
资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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