GitHub项目：自然语言处理领域的相关干货整理-低调大师

GitHub项目：自然语言处理领域的相关干货整理

2017-10-15 719

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。

指代消解

https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#coreference-resolution

论文自动评分

论文：Automatic Text Scoring Using Neural Networks（使用神经网络的自动文本评分）：https://arxiv.org/abs/1606.04289
论文：A Neural Approach to Automated Essay Scoring（一种自动将论文评分的神经学方法）：http://www.aclweb.org/old_anthology/D/D16/D16-1193.pdf
挑战：Kaggle:The Hewlett Foundation: Automated Essay Scoring（Kaggle：The Hewlett Foundation:论文自动评分系统）：https://www.kaggle.com/c/asap-aes
项目：Enhanced AI Scoring Engine（增强的人工智能得分引擎）：https://github.com/edx/ease

自动语音识别

维基百科：语言识别：https://en.wikipedia.org/wiki/Speech_recognition
论文：DeepSpeech 2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin（深度语音2:用英语和普通话进行端对端语音识别）：https://arxiv.org/abs/1512.02595
论文：WaveNet:A Generative Model for Raw Audio（WaveNet:原始音频的生成模型）：https://arxiv.org/abs/1609.03499
项目：A TensorFlow implementation of Baidu’s Deep Speech architecture（百度深度语音架构的一个TensorFlow实现：https://github.com/mozilla/DeepSpeech
项目：Speech-to-Text-WaveNet: End-to-end sentence level English speech recognition using DeepMind’s WaveNet（Speech-to-Text-WaveNet: 使用DeepMind的WaveNet，对端到端句子的英语水平语音识别）：https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet
挑战：The 5th CHiME Speech Separation and Recognition Challenge（第五届CHiME语音的分离和识别挑战）：http://spandh.dcs.shef.ac.uk/chime_challenge/
资料：The 5thCHiME Speech Separation and Recognition Challenge（第五届CHiME语音的分离和识别挑战）：http://spandh.dcs.shef.ac.uk/chime_challenge/download.html
资料：CSTRVCTK Corpus ：http://homepages.inf.ed.ac.uk/jyamagis/page3/page58/page58.html
资料：LibriSpeech ASR corpus：http://www.openslr.org/12/
资料：Switchboard-1 Telephone Speech Corpus：https://catalog.ldc.upenn.edu/ldc97s62
资料：TED-LIUM Corpus：http://www-lium.univ-lemans.fr/en/content/ted-lium-corpus

自动摘要

维基百科：自动摘要：https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_summarization
书籍：Automatic Text Summarization（自动本文摘要）：https://www.amazon.com/Automatic-Text-Summarization-Juan-Manuel-Torres-Moreno/dp/1848216688/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1507782304&sr=1-1&keywords=Automatic+Text+Summarization
论文：Text Summarization Using Neural Networks（使用神经网络进行文本摘要）：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.823.8025&rep=rep1&type=pdf
论文：Ranking with Recursive Neural Networks and Its Application to Multi-DocumentSummarization（使用递归神经网络及其应用程序对多文档摘要进行排序）：https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI15/paper/viewFile/9414/9520
资料：Text Analytics Conferences（文本分析会议）：https://tac.nist.gov/data/index.html
资料：Document Understanding Conferences（文书理解会议）：http://www-nlpir.nist.gov/projects/duc/data.html

共指消解

信息：共指消解：https://nlp.stanford.edu/projects/coref.shtml
论文：Deep Reinforcement Learning for Mention-Ranking Coreference Models（对Mention-Ranking的共指模型进行深度强化学习：https://arxiv.org/abs/1609.08667
论文：Improving Coreference Resolution by Learning Entity-Level Distributed Representations（通过学习实体级分布式表示来改善相关的解决方案）：https://arxiv.org/abs/1606.01323
挑战：CoNLL 2012 Shared Task: Modeling Multilingual Unrestricted Coreference in OntoNotes（CoNLL 2012共享任务:在OntoNotes中对多语言的不受限制的共指进行建模）：http://conll.cemantix.org/2012/task-description.html
挑战：CoNLL 2011 Shared Task: Modeling Unrestricted Coreference in OntoNotes（CoNLL 2011共享任务:在OntoNotes中对多语言的不受限制的共指进行建模）：http://conll.cemantix.org/2011/task-description.html

语法错误校正

论文：Neural Network Translation Models for Grammatical Error Correction（语法错误校正的神经网络翻译模型）：https://arxiv.org/abs/1606.00189
挑战：CoNLL 2013 Shared Task: Grammatical Error Correction（CoNLL 2013共享任务:语法错误校正）：http://www.comp.nus.edu.sg/~nlp/conll13st.html
挑战：CoNLL 2014Shared Task: Grammatical Error Correction（CoNLL 2014共享任务:语法错误校正）：http://www.comp.nus.edu.sg/~nlp/conll14st.html
资料：NUSNon-commercial research/trial corpus license：http://www.comp.nus.edu.sg/~nlp/conll14st/nucle_license.pdf
资料：Lang-8 Learner Corpora：http://cl.naist.jp/nldata/lang-8/
资料：Cornell Movie–Dialogs Corpus：http://www.cs.cornell.edu/~cristian/Cornell_Movie-Dialogs_Corpus.html
项目：Deep Text Corrector（深度文本校正器）：https://github.com/atpaino/deep-text-corrector
产品：deep grammar：http://deepgrammar.com/

字素转换到音素

论文：Grapheme-to-Phoneme Models for （Almost） Any Language（适合(几乎)任何语言的字素到音素的模型）：https://pdfs.semanticscholar.org/b9c8/fef9b6f16b92c6859f6106524fdb053e9577.pdf
论文：Polyglot Neural Language Models: A Case Study in Cross-Lingual Phonetic Representation Learning（多语言神经语言模型:跨语语音表达学习的案例研究）：https://arxiv.org/pdf/1605.03832.pdf
论文：Multi task Sequence-to-Sequence Models for Grapheme-to-Phoneme Conversion（多任务序列到序列的字素到音素转换的模型）：https://pdfs.semanticscholar.org/26d0/09959fa2b2e18cddb5783493738a1c1ede2f.pdf
项目：Sequence-to-Sequence G2P toolkit（序列到序列G2P工具包）：https://github.com/cmusphinx/g2p-seq2seq
资料：Multilingual Pronunciation Data（多语种发音数据）：https://drive.google.com/drive/folders/0B7R_gATfZJ2aWkpSWHpXUklWUmM

语种识别

维基百科：语种识别：https://en.wikipedia.org/wiki/Language_identification
论文：AUTOMATIC LANGUAGE IDENTIFICATION USING DEEP NEURAL NETWORKS（使用深度神经网络的自动语言识别）：https://repositorio.uam.es/bitstream/handle/10486/666848/automatic_lopez-moreno_ICASSP_2014_ps.pdf?sequence=1
挑战： 2015 Language Recognition Evaluation（2015语言识别评估）：https://www.nist.gov/itl/iad/mig/2015-language-recognition-evaluation

语言建模

维基百科：语言模型：https://en.wikipedia.org/wiki/Language_model
工具包： KenLM Language Model Toolkit（KenLM语言模型工具包）：http://kheafield.com/code/kenlm/
论文：Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality（词汇和短语的分布表示及其组合性）：http://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf
论文：Character-Aware Neural Language Models（Character-Aware神经语言模型）：https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI16/paper/viewFile/12489/12017
资料： Penn Treebank ：https://github.com/townie/PTB-dataset-from-Tomas-Mikolov-s-webpage/tree/master/data

词形还原

维基百科：词形还原：https://en.wikipedia.org/wiki/Lemmatisation
工具包：WordNet Lemmatizer：http://www.nltk.org/api/nltk.stem.html#nltk.stem.wordnet.WordNetLemmatizer.lemmatize
资料：Treebank-3：https://catalog.ldc.upenn.edu/ldc99t42

唇语辨别

维基百科：唇读法：https://en.wikipedia.org/wiki/Lip_reading
论文：Lip Reading Sentences in the Wild （在野外读懂唇语）：https://arxiv.org/abs/1611.05358
论文：3D Convolutional Neural Networks for Cross Audio-Visual Matching Recognition（交叉视听匹配识别的3D卷积神经网络）：https://arxiv.org/abs/1706.05739
项目： Lip Reading – Cross Audio-Visual Recognition using 3D Convolutional Neural Networks（唇读法—使用3D卷积神经网络的交叉视听识别：https://github.com/astorfi/lip-reading-deeplearning
资料： The GRID audiovisual sentence corpus：http://spandh.dcs.shef.ac.uk/gridcorpus/

机器翻译

论文：Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate（通过共同学习来调整和翻译神经机器翻译）：https://arxiv.org/abs/1409.0473
论文：Neural Machine Translation in Linear Tim（在线性时间中的神经机器翻译）：https://arxiv.org/abs/1610.10099
挑战： ACL2014 NINTH WORKSHOP ON STATISTICAL MACHINE TRANSLATION（ACL2014第九届统计机器翻译研讨会）：http://www.statmt.org/wmt14/translation-task.html#download
资料：OpenSubtitles2016:http://opus.lingfil.uu.se/OpenSubtitles2016.php
资料： WIT3:Web Inventory of Transcribed and Translated Talks:https://wit3.fbk.eu/
资料： The QCRI Educational Domain （QED） Corpus：http://alt.qcri.org/resources/qedcorpus/

命名实体识别

维基百科：命名实体识别：https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition
论文：Neural Architectures for Named Entity Recognition（命名实体识别的神经结构）：https://arxiv.org/abs/1603.01360
项目： OSU Twitter NLP Tool：https://github.com/aritter/twitter_nlp
挑战： Named Entity Recognition in Twitter（在推特上被命名的实体识别）：https://noisy-text.github.io/2016/ner-shared-task.html
资料：CoNLL-2002 NER corpus：https://github.com/teropa/nlp/tree/master/resources/corpora/conll2002
资料：CoNLL-2003 NER corpus：https://github.com/synalp/NER/tree/master/corpus/CoNLL-2003

释义检测

论文：Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase Detection（动态池和展开递归自动编码器的释义检测）：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.650.7199&rep=rep1&type=pdf
项目：Paralex: Paraphrase-Driven Learning for Open Question Answering（Paralex：释义驱动学习的开放问答）：http://knowitall.cs.washington.edu/paralex/
资料：Microsoft Research Paraphrase Corpus：https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=52398
资料：Microsoft Research Video Description Corpus ：https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=52422&from=http%3A%2F%2Fresearch.microsoft.com%2Fen-us%2Fdownloads%2F38cf15fd-b8df-477e-a4e4-a4680caa75af%2F
资料： Pascal Dataset：http://nlp.cs.illinois.edu/HockenmaierGroup/pascal-sentences/index.html
资料：Flicker Dataset：http://nlp.cs.illinois.edu/HockenmaierGroup/8k-pictures.html
资料： TheSICK data set：http://clic.cimec.unitn.it/composes/sick.html
资料： PPDB:The Paraphrase Database：http://www.cis.upenn.edu/~ccb/ppdb/
资料：WikiAnswers Paraphrase Corpus：http://knowitall.cs.washington.edu/paralex/wikianswers-paraphrases-1.0.tar.gz

语法分析

维基百科：语法分析：https://en.wikipedia.org/wiki/Parsing
工具包：The Stanford Parser: A statistical parser：https://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml
工具包： spaCyparser：https://spacy.io/docs/usage/dependency-parse
论文：A fastand accurate dependency parser using neural networks（快速而准确地使用神经网络的依赖解析器）：http://www.aclweb.org/anthology/D14-1082
挑战：CoNLL2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies（CoNLL2017共享任务:从原始文本到通用依赖项的多语言解析）：http://universaldependencies.org/conll17/
挑战：CoNLL2016 Shared Task: Multilingual Shallow Discourse Parsing（CoNLL2016共享任务:多语言的浅会话解析）：http://www.cs.brandeis.edu/~clp/conll16st/

词性标记

维基百科：词性标记：https://en.wikipedia.org/wiki/Part-of-speech_tagging
论文：Unsupervised Part-Of-Speech Tagging with Anchor Hidden Markov Models（有Anchor Hidden Markov模型的非监督性的词性标记）：https://transacl.org/ojs/index.php/tacl/article/viewFile/837/192
资料：Treebank-3：https://catalog.ldc.upenn.edu/ldc99t42
工具包：nltk.tag package：http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html

拼音与中文转换

论文：Neural Network Language Model for Chinese Pinyin Input Method Engine（中文拼音输入法引擎的神经网络语言模型）：http://aclweb.org/anthology/Y15-1052
项目：Neural Chinese Transliterator：https://github.com/Kyubyong/neural_chinese_transliterator

问答系统

维基百科：问答系统：https://en.wikipedia.org/wiki/Question_answering
论文：Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing（自然语言处理的动态内存网络）：http://www.thespermwhale.com/jaseweston/ram/papers/paper_21.pdf
论文：Dynamic Memory Networks for Visual and Textual Question Answering（用于视觉和文本的问答系统的动态记忆网络）：http://proceedings.mlr.press/v48/xiong16.pdf
挑战：TREC Question Answering Task（TREC问答系统任务）：http://trec.nist.gov/data/qamain.html
挑战：SemEval-2017 Task 3: Community Question Answering:http://alt.qcri.org/semeval2017/task3/
资料：MSMARCO: Microsoft MAchine Reading COmprehension Dataset(MSMARCO:微软机器阅读理解数据集）http://www.msmarco.org/
资料：Maluuba NewsQA：https://github.com/Maluuba/newsqa
资料：SQuAD:100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text（SQuAD:100,000+个文本的机器理解的问题）：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/
资料：Graph Questions: A Characteristic-rich Question Answering Dataset（图形问题:一个特征丰富的问题回答数据集）：https://github.com/ysu1989/GraphQuestions
资料： Story Cloze Test and ROC Stories Corpora：http://cs.rochester.edu/nlp/rocstories/
资料：Microsoft Research WikiQA Corpus：https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=52419&from=http%3A%2F%2Fresearch.microsoft.com%2Fen-us%2Fdownloads%2F4495da01-db8c-4041-a7f6-7984a4f6a905%2Fdefault.aspx
资料：DeepMind Q&A Dataset：http://cs.nyu.edu/~kcho/DMQA/
资料： QASent：http://cs.stanford.edu/people/mengqiu/data/qg-emnlp07-data.tgz

关系提取

维基百科：关系提取：https://en.wikipedia.org/wiki/Relationship_extraction
论文：A deep learning approach for relationship extraction from interaction context in social manufacturing paradigm（一种从社会生产范例的互动情境中提取关系深度学习的方法）：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705116001210

语义角色标记

维基百科：语义角色标记：https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_role_labeling
书籍：Semantic Role Labeling（语义角色标记）：https://www.amazon.com/Semantic-Labeling-Synthesis-Lectures-Technologies/dp/1598298313/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1507776173&sr=1-1&keywords=Semantic+Role+Labeling
论文：End-to-end Learning of Semantic Role Labeling Using Recurrent Neural Networks（使用循环神经网络对语义角色标签进行端到端学习）：http://www.aclweb.org/anthology/P/P15/P15-1109.pdf
论文：Neural Semantic Role Labeling with Dependency Path Embeddings（有着依赖路径嵌入的神经语义角色标记）:https://arxiv.org/abs/1605.07515
挑战：CoNLL-2005 Shared Task: Semantic Role Labeling（CoNLL-2005共享任务:语义角色标记）：http://www.cs.upc.edu/~srlconll/st05/st05.html
挑战：CoNLL-2004 Shared Task: Semantic Role Labeling（CoNLL-2004共享任务:语义角色标记）：http://www.cs.upc.edu/~srlconll/st04/st04.html
工具包：Illinois Semantic Role Labeler（SRL）：http://cogcomp.org/page/software_view/SRL
资料：CoNLL-2005 Shared Task: Semantic Role Labeling（CoNLL-2005共享任务:语义角色标记）：http://www.cs.upc.edu/~srlconll/soft.html

语句边界消歧

维基百科：语句边界消歧：https://en.wikipedia.org/wiki/Sentence_boundary_disambiguation
论文：A Quantitative and Qualitative Evaluation of Sentence Boundary Detection for theClinical Domain（对临床领域的语句边界检测进行定量和定性的评估）：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5001746/
工具包： NLTK Tokenizers：http://www.nltk.org/_modules/nltk/tokenize.html
资料： The British National Corpus：http://www.natcorp.ox.ac.uk/
资料：Switchboard-1 Telephone Speech Corpus：https://catalog.ldc.upenn.edu/ldc97s62

情绪分析

维基百科：情绪分析：https://en.wikipedia.org/wiki/Sentiment_analysis
信息：Awesome Sentiment Analysis（了不起的情绪分析）：https://github.com/xiamx/awesome-sentiment-analysis
挑战：Kaggle: UMICH SI650 – Sentiment Classification（Kaggle: UMICH SI650 – 情绪分类）：https://www.kaggle.com/c/si650winter11#description
挑战：SemEval-2017 Task 4: Sentiment Analysis in Twitter（SemEval-2017任务4:推特上的情绪分析）：http://alt.qcri.org/semeval2017/task4/
项目：SenticNet：http://sentic.net/about/
资料：Multi-Domain Sentiment Dataset（version2.0）：http://www.cs.jhu.edu/~mdredze/datasets/sentiment/
资料：Stanford Sentiment Treebank：https://nlp.stanford.edu/sentiment/code.html
资料：Twitter Sentiment Corpus：http://www.sananalytics.com/lab/twitter-sentiment/
资料：Twitter Sentiment Analysis Training Corpus：http://thinknook.com/twitter-sentiment-analysis-training-corpus-dataset-2012-09-22/

源分离

维基百科：源分离：https://en.wikipedia.org/wiki/Source_separation
论文：From Blind to Guided Audio Source Separation（从盲目到有指导性的音频源分离）：https://hal-univ-rennes1.archives-ouvertes.fr/hal-00922378/document
论文：Joint Optimization of Masks and Deep Recurrent Neural Networks for Monaural Source Separation （对单声道分离的掩膜和深层循环神经网络的联合优化）：https://arxiv.org/abs/1502.04149
挑战：Signal Separation Evaluation Campaign（信号分离评估活动）：https://sisec.inria.fr/
挑战： CHiME Speech Separation and Recognition Challenge(CHiME语音分离和识别的挑战)：http://spandh.dcs.shef.ac.uk/chime_challenge/

说话者识别

维基百科：说话者识别：https://en.wikipedia.org/wiki/Speaker_recognition
论文：A NOVEL SCHEME FOR SPEAKER RECOGNITION USING A PHONETICALLY-AWARE DEEP NEURAL NETWORK（一种使用语音识别的深度神经网络的新方案）：https://pdfs.semanticscholar.org/204a/ff8e21791c0a4113a3f75d0e6424a003c321.pdf
论文：DEEP NEURAL NETWORKS FOR SMALL FOOTPRINT TEXT-DEPENDENT SPEAKER VERIFICATION（深度神经网络，用于小范围的文本依赖的说话者验证）：https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/41939.pdf
挑战： NIST Speaker Recognition Evaluation（NIST说话者识别评价）：https://www.nist.gov/itl/iad/mig/speaker-recognition

语音分段

维基百科：语音分段：https://en.wikipedia.org/wiki/Speech_segmentation
论文：Word Segmentation by 8-Month-Olds: When Speech Cues Count More Than Statistics（8个月大婴儿的单词分段:当语音提示比统计数字更重要时）：http://www.utm.toronto.edu/infant-child-centre/sites/files/infant-child-centre/public/shared/elizabeth-johnson/Johnson_Jusczyk.pdf
论文：Unsupervised Word Segmentation and Lexicon Discovery Using Acoustic Word Embeddings（不受监督的单词分割和使用声学词嵌入的词汇发现）：https://arxiv.org/abs/1603.02845
资料：CALLHOME Spanish Speech：https://catalog.ldc.upenn.edu/ldc96s35

语音合成

维基百科：语音合成：https://en.wikipedia.org/wiki/Speech_synthesis
论文：WaveNet:A Generative Model for Raw Audio（WaveNet:原始音频的生成模型）：https://arxiv.org/abs/1609.03499
论文：Tacotron:Towards End-to-End Speech Synthesis（Tacotron:对端到端的语音合成）：https://arxiv.org/abs/1703.10135
资料： The World English Bible：https://github.com/Kyubyong/tacotron
资料： LJ Speech Dataset：https://github.com/keithito/tacotron
资料： Lessac Data：http://www.cstr.ed.ac.uk/projects/blizzard/2011/lessac_blizzard2011/
挑战：Blizzard Challenge 2017：https://synsig.org/index.php/Blizzard_Challenge_2017
项目： The Festvox project：http://www.festvox.org/index.html
工具包：Merlin: The Neural Network （NN） based Speech Synthesis System（Merlin：基于神经网络的语音合成系统）：https://github.com/CSTR-Edinburgh/merlin

语音增强

维基百科：语音增强：https://en.wikipedia.org/wiki/Speech_enhancement
书籍： Speech enhancement: theory and practice（语音增强：理论与实践）：https://www.amazon.com/Speech-Enhancement-Theory-Practice-Second/dp/1466504218/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1507874199&sr=8-1&keywords=Speech+enhancement%3A+theory+and+practice
论文 An Experimental Study on Speech Enhancement Based on Deep Neural Network（一项基于深度神经网络的语音增强实验）：http://staff.ustc.edu.cn/~jundu/Speech%20signal%20processing/publications/SPL2014_Xu.pdf
论文： A Regression Approach to Speech Enhancement Based on Deep Neural Networks（一种基于深度神经网络的语音增强的回归方法）：https://www.researchgate.net/profile/Yong_Xu63/publication/272436458_A_Regression_Approach_to_Speech_Enhancement_Based_on_Deep_Neural_Networks/links/57fdfdda08aeaf819a5bdd97.pdf
论文：Speech Enhancement Based on Deep Denoising Autoencoder（基于深度降噪自编码的语音增强）：https://www.researchgate.net/profile/Yu_Tsao/publication/283600839_Speech_enhancement_based_on_deep_denoising_Auto-Encoder/links/577b486108ae213761c9c7f8/Speech-enhancement-based-on-deep-denoising-Auto-Encoder.pdf

词干提取

维基百科：词干提取：https://en.wikipedia.org/wiki/Stemming
论文： A BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK TO IMPROVE ARABIC STEMMING（一个反向传播的神经网络，用来改善阿拉伯语的词干提取）：http://www.jatit.org/volumes/Vol82No3/7Vol82No3.pdf
工具包： NLTK Stemmers：http://www.nltk.org/howto/stem.html

术语提取

维基百科：术语提取：https://en.wikipedia.org/wiki/Terminology_extraction
论文： Neural Attention Models for Sequence Classification: Analysis and Application to KeyTerm Extraction and Dialogue Act Detection（序列分类的神经提示模型:分析和应用于关键词提取和对话法检测）：https://arxiv.org/pdf/1604.00077.pdf

文本简化

维基百科：文本简化：https://en.wikipedia.org/wiki/Text_simplification
论文：Aligning Sentences from Standard Wikipedia to Simple Wikipedia（调整句子，从标准的维基百科到简单的维基百科）：https://ssli.ee.washington.edu/~hannaneh/papers/simplification.pdf
论文：Problems in Current Text Simplification Research: New Data Can Help（当前文本简化研究中的问题:可提供帮助的新数据）：https://pdfs.semanticscholar.org/2b8d/a013966c0c5e020ebc842d49d8ed166c8783.pdf
资料：Newsela Data：https://newsela.com/data/

文本蕴涵

维基百科：文本蕴含：https://en.wikipedia.org/wiki/Textual_entailment
项目：Textual Entailment with TensorFlow（文本蕴含与TensorFlow）：https://github.com/Steven-Hewitt/Entailment-with-Tensorflow
竞赛：SemEval-2013 Task 7: The Joint Student Response Analysis and 8th Recognizing Textual Entailment Challenge（SemEval-2013任务7:联合学生反应分析和第8届认知文本蕴含挑战）：https://www.cs.york.ac.uk/semeval-2013/task7.html

音译

维基百科：音译：https://en.wikipedia.org/wiki/Transliteration
论文：A Deep Learning Approach to Machine Transliteration（一个机器音译的深度学习方法）：https://pdfs.semanticscholar.org/54f1/23122b8dd1f1d3067cf348cfea1276914377.pdf
项目：Neural Japanese Transliteration—can you do better than SwiftKey™ Keyboard?（神经日语音译：你能比SwiftKey键盘做得更好吗?）：https://github.com/Kyubyong/neural_japanese_transliterator

词嵌入

维基百科：词嵌入：https://en.wikipedia.org/wiki/Word_embedding
工具包：Gensim: word2vec：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html
工具包：fastText：https://github.com/facebookresearch/fastText
工具包：GloVe:Global Vectors for Word Representation：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/
信息：Where to get a pretrained model？（哪里能够获得一个预先训练的模型？）：https://github.com/3Top/word2vec-api
项目：Pre-trained word vectors of 30+ languages（30多种语言的预先训练的词向量）：https://github.com/Kyubyong/wordvectors
项目：Polyglot: Distributed word representations for multilingual NLP（Polyglot:多语言NLP的分布式词汇表征）：https://sites.google.com/site/rmyeid/projects/polyglot

词汇预测

信息：What is Word Prediction?(什么是词汇预测？）：http://www2.edc.org/ncip/library/wp/what_is.htm
论文： The prediction of character based on recurrent neural network language model（基于循环神经网络语言模型的字符预测）：http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7960065
论文： An Embedded Deep Learning based Word Prediction（一个基于深度学习的词汇预测）：https://arxiv.org/abs/1707.01662
论文：Evaluating Word Prediction: Framing Keystroke Savings（评估单词预测:框击键保存）：http://aclweb.org/anthology/P08-2066
资料：An Embedded Deep Learning based Word Prediction（一个基于深度学习的词汇预测）：https://github.com/Meinwerk/WordPrediction/master.zip
项目： Word Prediction using Convolutional Neural Networks—can you do better than iPhone™ Keyboard?（使用卷积神经网络的词汇预测——你能比iPhone键盘做得更好吗?）：https://github.com/Kyubyong/word_prediction

词分割

论文： Neural Word Segmentation Learning for Chinese（中文的神经词分割学习）：https://arxiv.org/abs/1606.04300
项目：Convolutional neural network for Chinese word segmentation（中文的词分割的卷积神经网络）：https://github.com/chqiwang/convseg
工具包：Stanford Word Segmenter：https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.html
工具包： NLTK Tokenizers：http://www.nltk.org/_modules/nltk/tokenize.html
词义消歧
维基百科：词义消歧：https://en.wikipedia.org/wiki/Word-sense_disambiguation
论文：Train-O-Matic: Large-Scale Supervised Word Sense Disambiguation in Multiple Languages without Manual Training Data（Train-O-Matic:在没有人工训练数据的情况下，在多种语言中大规模的监督词义消歧）：http://www.aclweb.org/anthology/D17-1008
资料：Train-O-Matic Data：http://trainomatic.org/data/train-o-matic-data.zip
资料：BabelNet：http://babelnet.org/

原项目地址：https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#speech-segmentation

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使用 Python+spaCy 进行简易自然语言处理

本文讲的是使用 Python+spaCy 进行简易自然语言处理，原文地址：Natural Language Processing Made Easy – using SpaCy (in Python) 原文作者：Shivam Bansal 译文出自：掘金翻译计划本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：lsvih 校对者：yzgyyang,sqrthree 使用 Python+spaCy 进行简易自然语言处理简介自然语言处理（NLP）是人工智能领域最重要的部分之一。它在许多智能应用中担任了关键的角色，例如聊天机器人、正文提取、多语翻译以及观点识别等应用。业界 NLP 相关的公司都意识到了，处理非结构文本数据时，不仅要看正确率，还需要注意是否能快速得到想要的结果。 NLP 是一个很宽泛的领域，它包括了文本分类、实体识别

2017-10-16

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日前，天津市科委表示，按照国家部署决策，天津市正式启动实施“人工智能科技重大专项”，借助中国新一代人工智能发展战略研究院年内在天津建成的契机，谋划建设国内首个具有中国特色“大智能”创新体系，让智能生活早日惠及百姓生活。据了解，“大智能”创新体系，涵盖智能制造、智能交通、智能家居、智慧金融、智能医疗等多个领域。天津市出台的人工智能重大专项重点围绕“523”工作任务开展实施，即推动智能传感、脑机协同、生物特征识别、语义音视频分析识别、智能网联车5项细分领域关键共性技术创新，开展智能制造、智能网联车2个应用示范，强化战略研究、超级计算、创新服务3大服务支撑平台建设。天津市科委负责人表示，天津产业结构调整已经为现代产业新体系建设打下了良好的基础。天津将抓住科技创新促进产业转型这一有利时机，从顶层设计入手，完善人工智能领域的科研和产业布局，

2017-10-17

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优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。