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汉语自然语言处理视频教程-开源学习资料

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基于知识图谱的农业智能问答系统，正在持续完善

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数据结构和算法必知必会的50个代码实现

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基于金融-司法领域(兼有闲聊性质)的聊天机器人，其中的主要模块有信息抽取、NLU、NLG、知识图谱等，并且利用Django整合了前端展示,目前已经封装了nlp和kg的restful接口

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CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体。现已实现基于jieba和AC自动机的baseline构建、基于BiLSTM和CRF的序列标住模型构建。bert的部分代码主要源于https://github.com/charles9n/bert-sklearn.git 感谢作者。 模型最终测试集得分0.81，还有较大改进空间。可以当做一个baseline。

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100+ Chinese Word Vectors 上百种预训练中文词向量

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基于知识图谱的医学诊断系统。Medical Diagnosis System Based on Knowledge Map.

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本项目的数据来自“互联网新闻情感分析”赛题。基于Transformer2.0库中的中文Bert模型，对新闻语料进行三分类。

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小型金融知识图谱构建流程

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《机器学习理论导引》（宝箱书）的证明、案例、概念补充与参考文献讲解。在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/key-book/

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从无到有构建一个电影知识图谱，并基于该KG，开发一个简易的KBQA程序。

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高级软件工程作业--基于知识图谱的豆瓣书籍推荐问答系统

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中文命名实体识别（包括多种模型：HMM，CRF，BiLSTM，BiLSTM+CRF的具体实现）

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总结梳理自然语言处理工程师(NLP)需要积累的各方面知识，包括面试题，各种基础知识，工程能力等等，提升核心竞争力