2022/1/22记录网页

(65条消息) 102、bert词向量进行文本分类和命名实体识别_u012416045的博客-CSDN博客_bert文本识别https://blog.csdn.net/u012416045/article/details/88373965

•   Bert词向量进行文本分类和命名实体识别

 github地址：Viserion-nlper/rasa_nlu: Combine Tecent's bert as service model and rasa_nlu for text classification (github.com)

该项目包括来自实际项目的服务培训数据

包括供应链bot和上海徐汇的高端bot

• texsmart演示地址：TexSmart (qq.com)https://texsmart.qq.com/zh/textgraph

• 全文检索Solr集成HanLP中文分词https://www.hankcs.com/nlp/segment/full-text-retrieval-solr-integrated-hanlp-chinese-word-segmentation.html

•        solr中英文分词模糊查询 (65条消息) solr中英文分词模糊查询_一段考验的时光的专栏-CSDN博客https://blog.csdn.net/u014627446/article/details/84810002?spm=1001.2101.3001.6650.9&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~default-9.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~default-9.pc_relevant_default&utm_relevant_index=12
• solr之~模糊查询(65条消息) solr之~模糊查询_代码菜鸟旺仔-CSDN博客_solr模糊查询https://blog.csdn.net/qq_22929803/article/details/46924487
• 18家机构批量刷新SOTA！T5 is all you need！智源社区 (baai.ac.cn)https://hub.baai.ac.cn/view/14246 

  论文链接：

  https://arxiv.org/pdf/2201.05966.pdf长久以来，大家的关注点都在非结构化的文本任务上，而忽略了另一类以结构化数据为输入的任务，比如Text2SQL、KBQA、Data2Text、表格问答等

• 基于知识图谱的推荐系统

pyRecommender: 基于知识图谱的推荐系统https://gitee.com/songx86/pyRecommender

•  pydatalog 是一个知识推理的库（未详细了解）

dongrixinyu/JioNLP: 中文 NLP 预处理、解析工具包，准确、高效、易用 A Chinese NLP Preprocessing and Parsing Package (github.com)https://github.com/dongrixinyu/JioNLP

•  17素材网-jQuery置顶导航滚动监听代码https://www.17sucai.com/pins/demo-show?id=33141

• Markpro - Digital Marketplace HTML Templatehttps://www.17sucai.com/preview/776298/2021-09-07/markpro/index.html

 首页网站的素材参考

• 百度公开项目、推荐项目、我的项目网址——作为HanLP网站网页设计参考 开源项目 - 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区集开放数据、开源算法、免费算力三位一体，为开发者提供高效学习和开发环境https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public
• TensorFlow 开发者认证 | TensorFlow中文官网在TensorFlow可以展现您解决深度学习和机器学习问题的能力。加入我们的认证网络，让您的技能得到认可。https://tensorflow.google.cn/certificatetensorflow网站首页，参考flow工作流程图、tensorflow认证计划页面等
• 华为modelArts ai数据自训练平台_帮助文档-华为云华为云帮助中心为你分享云计算行业信息，包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档，方便快速查找定位问题与能力成长，并提供相关资料和解决方案。本页面关键词：ai数据自训练平台。https://support.huaweicloud.com/topic/1083153-2-A
• 阿里云 首页>机器人流程自动化RPA>AI>NLP

NLP - 机器人流程自动化RPA - 阿里云https://help.aliyun.com/document_detail/184781.html

•  什么是XGBoost ？终于有人说清楚了--XGBoost算法 - mantch - 博客园文章目录1. 什么是XGBoost1.1 XGBoost树的定义1.2 正则项：树的复杂度1.3 树该怎么长1.4 如何停止树的循环生成2. XGBoost与GBDT有什么不同3. 为什么XGBooshttps://www.cnblogs.com/mantch/p/11164221.html
• 多个算法的情感分析github程序 GitHub - chaoming0625/SentimentPolarityAnalysis: 情感极性分析repository1：基于情感词典、k-NN、Bayes、最大熵、SVM的情感极性分析。https://github.com/chaoming0625/SentimentPolarityAnalysis
• NLP学习github地址GitHub - NLP-LOVE/ML-NLP: 此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。 - GitHub - NLP-LOVE/ML-NLP: 此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP 
• hanlp分词工具应用案例：商品图自动推荐功能的应用https://www.cnblogs.com/adnb34g/p/11313771.html 待整理格式化文档

• word2vec源码详解word2vec源码详解_刘伟的博客-CSDN博客_word2vec源码  已经看了很久的word2vec，但是发现了很多不同版本的解释，再加上原始论文没有提到太多的细节，所以打算直接看一遍源码，一方面可以加深自己理解；另一方面，以后也可以做适当的改进！源码分析请参考本人github地址：https://github.com/liuwei1206/word2vec  先给出源码中执行的流程图，按照流程图对代码进行详细的解读，流程图如下:训练部分的流程图如下：讲解将会按照这个训练过程来！(一)训练参数注意，这些参数都是全局参数，包括以下参数:size: 对应代码https://blog.csdn.net/jeryjeryjery/article/details/80245924?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-1.no_search_link&spm=1001.2101.3001.4242.2

• 2016CCF 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 final winner solution  已在mac电脑运行https://github.com/hengchao0248/ccf2016_sougouhttps://github.com/hengchao0248/ccf2016_sougou 
• 即刻连接人工智能 | OpenBayes 贝式计算
• 自然语言处理的统一多语言鲁棒性评估工具包TextFlint https://github.com/textflint/textflinthttps://github.com/textflint/textflint 
• 知识图谱+Recorder︱中文知识图谱API与工具、科研机构与算法框架 - 云+社区 - 腾讯云
•  Link Prediction TU | Kaggle   kaggle项目中的关系预测题目
• 任务：给定论文标题、作者、期刊、摘要、发表时间，预测两篇论文之间是否具有引用关系。GitHub - liyumeng/LinkPrediction: Solution for Tsinghua Data Science Winter School 2017
•  百度公开数据集地址   https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview/2/1
• 统计界面——作为HanLP个人中心语料统计参考  Dashboard | Minia - Minimal Admin & Dashboard Template

• 华为模型转换操作模型转换操作_AI开发平台ModelArts_模型开发_模型转换_华为云

• 春松客服机器人https://github.com/chatopera/cskefuhttps://github.com/chatopera/cskefu
• 抽象意义表示介绍：https://github.com/amrisi/amr-guidelines/blob/master/amr.mdhttps://github.com/amrisi/amr-guidelines/blob/master/amr.md
•  基于百科知识库的中文词语多义项获取与特定句子词语语义消歧  已经在windows电脑部署运行测试.https://github.com/liuhuanyong/WordMultiSenseDisambiguationhttps://github.com/liuhuanyong/WordMultiSenseDisambiguation
• 基于用户词表，拼音相似度与编辑距离的查询纠错。   基于词表 无智能化https://github.com/liuhuanyong/QueryCorrection
• 国外的一个数据科学网站，可参考案例 https://medium.com/towards-data-science
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/65231372?from_voters_page=true北外语料库团队成员开发的相关免费语料库软件)https://zhuanlan.zhihu.com/p/65231372?from_voters_page=true
• cv学习网站     https://github.com/gloomyfish1998/opencv_tutorial
• 知识图谱实体链接：一份“由浅入深”的综述  https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/103900689 
• 基于知识图谱的软件工程学科在线学习平台  已经在windows上搭建 
•  Label Studio 是一个开源数据标注工具。它允许您使用简单明了的 UI 标记音频、文本、图像、视频和时间序列等数据类型，并导出为各种模型格式。它可用于准备原始数据或改进现有训练数据以获得更准确的 ML 模型。 GitHub - heartexlabs/label-studio: Label Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format
•  对您的提交和拉取请求自动进行代码审查  The DevOps Intelligence Platform - Codacy | Codacy
•  参考演示网站：Measure and improve team performance | Pulse by Codacy
•  OpenPAI：大规模人工智能集群管理平台OpenPAI：大规模人工智能集群管理平台
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•  以图搜图，产品的官方网站Milvus · Open Source Vector Database designed for AI applications
• CoSENT ——比Sentence-BERT更有效的句向量方案 GitHub - bojone/CoSENT: 比Sentence-BERT更有效的句向量方案
• GitHub - shawroad/CoSENT_Pytorch: CoSENT、STS、SentenceBERTCoSENT_Pytorch
• ​​​​​​​CoSENT苏神博客解读CoSENT（一）：比Sentence-BERT更有效的句向量方案

• Keras 实现了 AM-Softmax、AAM-softmax 等。具有 GRU + AM-Softmax 的语义相似性模型。GitHub - bojone/margin-softmax: keras sparse implement of margin-softmax

• ATEC2018 NLP赛题总结蚂蚁金服的比赛，有金融大脑和风险大脑两个赛题，金融大脑主要解决智能客服遇到的自然语言处理问题，对于两个语句，判断是否是同一个意思，帮助构建客服的专用问答库，比赛的评判标准是f1分数，这对于正负样本不平衡问题比准确率更好，风险大脑则是通过用户登录和交易信息判断此次交易是否存在风险，在网络安全形势严峻的今天，其重要意义不言而喻。ATEC2018 NLP赛题总结_ziweipolaris的博客-CSDN博客_atec比赛

•  bert4keras是一个基于keras的预训练模型加载框架，目前支持多种预训练模型（BERT、ALBERT、RoBERTa、ALBERT、NEZHA、GPT2、T5等），并支持多种环境（python 2.7、python 3.x）和后端（keras、tf.keras、tf 1.x、tf 2.x）。https://bert4keras.spaces.ac.cn/
•  华为诺亚方舟开源预训练模型“哪吒”，4项任务均达到SOTA百度安全验证
•  轻量型模型比肩千亿大模型！AI大牛周明等开发「孟子预训练模型」，刷新CLUE新纪录https://www.csdn.net/article/2021-07-13/118698044
•  FDDC2018金融算法挑战赛02--A股上市公司公告信息抽取--miyabi季军解决方案FDDC2018金融算法挑战赛02--A股上市公司公告信息抽取--miyabi季军解决方案-天池技术圈-天池技术讨论区
•  天池FDDC2018金融算法挑战赛答辩天池FDDC2018金融算法挑战赛答辩_哔哩哔哩_bilibili
• 基于Spark企业级用户画像项目 https://github.com/rison168/spark-profile-tags
•  全球数据竞赛Top解决方案开源整理与汇总百度安全验证
• 2018达观杯长文本分类智能处理挑战赛 18解决方案GitHub - nlpjoe/daguan-classify-2018: 2018达观杯长文本分类智能处理挑战赛 18解决方案
•  “达观杯”文本智能处理挑战赛DC竞赛——领先的大数据与人工智能竞赛平台
•  2016CCF 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 final winner solutionGitHub - hengchao0248/ccf2016_sougou: ccf2016 sougou final winner solution
•  大数据电商用户画像及推荐系统大数据电商用户画像及推荐系统
•  2016CCF-SouGou-大数据精准营销下的用户画像精准识别二等奖https://github.com/AbnerYang/2016CCF-SouGou
•  基于知识图谱的推荐系统pyRecommender: 基于知识图谱的推荐系统  已在mac运行并未测试predict函数
• python-sklearn实现一个简易的智能问答机器人 python-sklearn实现一个简易的智能问答机器人_LiangJun.py的博客-CSDN博客_python实现智能问答机器人
• Minia流程图，用作HanLP发展轴线 Timeline | Minia - Minimal Admin & Dashboard Template
•  命名实体识别前端展示，实现文本高亮标注ner-app: 命名实体识别前端展示，实现文本高亮标注
•  微软OpenPAI平台搭建指南微软OpenPAI平台搭建指南_微软OpenPAI平台搭建操作指南-CSDN博客_openpai
•  机器学习平台建设https://github.com/microsoft/ai-edu/tree/master/%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%A1%88%E4%BE%8B/B10-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%BB%BA%E8%AE%BE
•  微软人工智能教育与学习共建社区https://github.com/microsoft/ai-edu   AI-EDU
•  电商搜索能力解读--实体识别（NER）电商搜索能力解读--实体识别（NER）_KKai_os的博客-CSDN博客
•  最全中文自然语言处理数据集、平台和工具整理最全中文自然语言处理数据集、平台和工具整理 - 知乎
•  https://github.com/fighting41love/funNLPNLP民工的乐园: 几乎最全的中文NLP资源库https://github.com/fighting41love/funNLP
•  MatchZoo 是一个通用的文本匹配工具包，它旨在方便大家快速的实现、比较、以及分享最新的深度文本匹配模型。https://github.com/NTMC-Community/MatchZoo
•  中文近义词：聊天机器人，智能问答工具包https://github.com/chatopera/Synonyms#welcome
• 对联数据集https://github.com/v-zich/couplet-clean-dataset
• 中文语言理解测评基准(CLUE)CLUE中文语言理解基准测评
•  CLUENER 细粒度命名实体识别https://github.com/CLUEbenchmark/CLUENER2020
• 中文医学知识图谱命名实体识别，包括bi-LSTM+CRF，transformer+CRF等模型https://github.com/pumpkinduo/KnowledgeGraph_NER
•  构建医疗实体识别的模型，包含词典和语料标注，基于python构建GitHub - yixiu00001/LSTM-CRF-medical: 构建医疗实体识别的模型，包含词典和语料标注，基于python构建
•  教育培训行业抽象式自动摘要中文语料库https://github.com/wonderfulsuccess/chinese_abstractive_corpus
• 从非结构化数据/文本中提取事实（又名三元组和规则）https://github.com/tomgrek/zincbase
•  NLPCC-2019依存句法分析http://hlt.suda.edu.cn/index.php/Nlpcc-2019-shared-task
• 基于依存句法与语义角色标注的事件三元组抽取，可用于文本理解如文档主题链，事件线等应用。GitHub - liuhuanyong/EventTriplesExtraction: An experiment and demo-level tool for text information extraction (event-triples extraction), which can be a route to the event chain and topic graph, 基于依存句法与语义角色标注的事件三元组抽取，可用于文本理解如文档主题链，事件线等应用。
• ZincBase 从非结构化数据/文本中提取事实（又名三元组和规则）GitHub - tomgrek/zincbase: A batteries-included kit for knowledge graphs
•  Comparison of Chinese Named Entity Recognition Models between NeuroNER and BertNERGitHub - EOA-AILab/NER-Chinese: Comparison of Chinese Named Entity Recognition Models between NeuroNER and BertNER
•  使用 NER 自动总结标注数据标注平台Automatic Summarization of Resumes with NERhttps://github.com/DataTurks-Engg/Entity-Recognition-In-Resumes-SpaCy
•  中文文本纠错模块代码包含n-gram以及双向lstm语言模型https://github.com/zedom1/error-detection
•  综合了同义词词林扩展版与知网（Hownet）的词语相似度计算方法，词汇覆盖更多、结果更准确。https://github.com/yaleimeng/Final_word_Similarity
•  CLUEWSC2020: WSC Winograd模式挑战中文版，中文指代消解任务GitHub - CLUEbenchmark/CLUEWSC2020: CLUEWSC2020: WSC Winograd模式挑战中文版，中文指代消解任务
•  NLP 标注平台概览——问卷回复的摘要https://github.com/alvations/annotate-questionnaire
• 人工智能发展报告THU AI TR
• 基于BERT模型的知识库问答(KBQA)系统 
• 基于BERT模型的知识库问答(KBQA)系统 - 程序员大本营
•  GitHub - 997261095/bert-kbqa: 基于bert的kbqa系统

• 问答QA（二）基于BERT的知识库问答实战

• 基于知识库的问答KBQA：seq2seq模型实践基于知识库的问答KBQA：seq2seq模型实践 - 知乎InsunKBQA_一个基于知识库的问答系统_周博通_孙承杰_林磊_刘秉权 - 道客巴巴

•  华为开源中文版BERT模型 NEZHA 哪吒华为开源中文版BERT模型 NEZHA 哪吒 - 知乎
•  Huawei Nezha实践指南Huawei Nezha实践指南 - 云+社区 - 腾讯云
• 基于bert预训练模型的大规模不均衡样本文本分类问题的解决方案 百度安全验证
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• 知识图谱用于推荐系统问题（MKR，KTUP，KGAT）_nakaizura-CSDN博客_知识图谱用于推荐系统