NLP 天然语言处理

 

 

参考：
天然语言处理怎么最快入门：http://www.zhihu.com/question/19895141
天然语言处理简介：http://wenku.baidu.com/link?url=W6Mw1f-XN8s1pAkd-vzCLTsxOiMiux1Q24wB1_PbZ7Kn6h-6iaxbG3-9OV68eX1qxZTNlYJeZSezQIuBfIKd1RCwnY8VOdrKP18G3QITAuO

近期有同窗问我有哪些较好的nlp工具。
以前咱们都知道中科院的ictclas，可以实现分词、词性标注功能，并且最新版的还增长了几个篇章级的功能，如新词识别，关键词抽取等，在接口方面ictclas有java, c++, python版本。 
另外，从去年开始我一直在用哈工大的ltp，它的基础性功能比ictclas要丰富一些，除了分词，还有实体识别，句法分析，语义角色标注等，在上下文补充的状况下，效果甚至要优于ictclas。也提供了java,c++,python的接口，并且它还提供云服务，免除本地安装配置环节，可是受限于网速，执行较慢。今天研究了如何在本地安装Python版的ltp（即pyltp），有兴趣的同窗，特别是作与命名实体有关的同窗，能够参考一下 http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/45312905

 

word2013 论文引用参考文献

http://blog.csdn.net/zhaizu/article/details/21092885

 

说到 Deep learning, 能够看看这个最新的中文综述， http://www.ccf.org.cn/resources/1190201776262/2015/03/12/2.pdf 

配Theano

手把手教你怎么搞 http://deeplearning.net/tutorial/contents.html

必定要在Ubuntu 下搞，不要用windows

中文的资料不是不少，这个至关不错 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B

 

机器学习日报 http://ml.memect.com/

 

发一个论文给安军辉及其它作相似工做的同窗参考： AAAI 2015 最佳论文候选：O网页连接 根据 twitter 的follow 网络关系，预测每一个用户的6种基本信息： 性别， 年龄， 种族，教育水平以及收入）训练的是回归模型，但用的时候是当成分类器用，使人惊讶的是，这样效果并不比直接训练一个分类器效果差。 http://cs.iit.edu/~culotta/pubs/culotta15predicting.pdf