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五个非常实用的自然语言处理资源

如果你对自然语言处理方面的资源感兴趣,请仔细阅读本篇文章。 运行数据科学POC的7个步骤 网上有很多依靠深度学习方法的NLP资源,有一些资源理论深厚,十分经典,特别是斯坦福大学和牛津大学的NLP,其深度学习课程为: l自然语言处理与深度学习(斯坦福大学) l自然语言处理的深度学习(牛津大学) 但是如果你已经完成了这些,或已经在NLP中获得了基础并想要转向一些实用资源,或者只是对其他方法感兴趣,希望这篇文章能对你有所帮助。 1. 用Python进行自然语言处理—用自然语言工具包分析文本 这是一本至少从实用性和Python生态系统的双重视角介绍自然语言处理的书,它可以用于个人学习或作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书,或作为人工智能、文本挖掘或语料库语言学课程的补充。本书通过使用自然语言工具包(NLTK)来接近NLP。 NLTK包含丰富的软件、数据

vue中动态加入ECharts图表时,ECharts宽度自适应/不能100%撑开

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