NLP方法

分词
MM法（正向最大匹配法）
RMM法（逆向最大匹配法）
BMM法（双向最大匹配法）
HMM（隐马尔可夫模型）
CRF（条件随机场）

jieba中文分词工具

词性标注
jieba中文词性标注工具
北大词性标注集
宾州词性标注集

命名体识别（NER）
正则化表达式+jieba分词
CRF（条件随机场）

Spacy NER模型（最先进的NER模型）
Stanford NER

关键词提取
TF-IDF算法
TextRank算法
主题模型算法（LSA、LSI、LDA、word2vec）

哈工大停用词表

句法分析
PARSEVAL评价体系

PCFG（基于概率的短语结构分析方法）
MMMN（基于最大间隔马尔可夫网络的句法分析）
基于CRFDE句法分析
SRA（移进-归约方法）

PBT（英文宾州树库）
CTB（中文宾州树库）
TCT（清华树库）
Sinica TreeBank（台湾中研院树库）

Stanford Parser句法分析器

文本向量化
BOW（词袋模型）

Word2vec词向量算法
NNLM（神经网络语言模型）
C&W模型
CBOW模型
Skip-gram模型

Doc2vec基于句子的文本向量算法
Str2vec基于文章的文本向量算法
DM模型
DBOW模型

情感分析技术
词法分析
机器学习方法
混合分析
PMC（Polling多项式分类，多项式朴素贝叶斯）
文本表示（BOW词袋模型、topic model主题模型）
文本分类（SVM支持向量机、LR逻辑回归、NB朴素贝叶斯）
LSTM（长短时记忆网络）

IMDB情感分析数据集

NLP中用到的机器学习算法
文本分类：NB（朴素贝叶斯）、SVM（支持向量机）/SVM高斯核函数、LR（逻辑回归）、KNN（K近邻居）、DT（决策树）/随机森林、
文本聚类：K-means、DBScan、BIRCH、CURE
降维：PCA（主成分分析法）
特征提取：BOW（词袋模型）、TF-IDF、N-Gram

基于深度学习的NLP算法
Word2vec词向量算法
NNLM（神经网络语言模型）
C&W模型
CBOW模型
Skip-gram模型

Gensim版本Word2vec
opencc繁体字处理

LSTM
GRU
Depth Gated RNN
Clockwork RNN

Attention
Seq2Seq
NLG（自然语言生成）
NLU（自然语言理解）
NIC（图说模型）

COCO图像标注数据集
Pascal VOC 2008
Flickr8K和30K
MSCOCO
SBU

参考来源
[1] Python自然语言处理实战：核心技术与算法, 涂铭，刘祥，刘树春 著
[2] https://github.com/wolf-bailang/AI-Book-Source-Code/tree/master/Natural%20Language%20Processing%20Core%20Technology%20and%20Algorithm%20with%20Python_Tu%20Ming/learning-nlp-master