Python自然语言处理相,新词发现，主题模型，隐马尔模型词性标注，Word2Vec，情感分析...
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本项目旨在归纳总结自然语言处理工程师常见实践内容，每个模块尽量包含理论（经典算法和最新paper）和实践部分。
一、常见自然语言处理任务
1、文本向量化：
1.1 tfidf
1.2 word2vec
（文件夹）word2vec:word2vec使用（done）
1.3 glove
1.4 elmo
1.5 bert
1.6 xlnet
2、文本分类问题
2.1（文件夹）sentiment：情感分析实践-目前使用word2vec和svm实现（done）
2.2 BiLSTM
2.3 HAN
3、自然语言推理问题
相似文本匹配、问答匹配）
4、语言生成问题
闲聊、摘要
5、任务型对话 对话状态跟踪、对话策略生成、用户模拟器
6、知识图谱 基于neo4j构建问答系统 transe
7、信息抽取 命名实体识别
8、自然语言基础功能：8.1 分词
8.2 词性标注 （文件夹）HMMPostag:hmm词性标注（done）
8.3 句法分析
8.4 新词发现 （文件夹）NewWordFinder:新词发现功能（done）
8.5 指代消解
9、文本聚类
（文件夹）LDATopicModel:lda主题模型（done）
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