标签归档:情感分析

AI Challenger 2018 文本挖掘类竞赛相关解决方案及代码汇总

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AI Challenger 2018 已近尾声,各赛道top选手已经结束了代码核验,正在准备12月18、19日 AI Challenger 决赛答辩材料的路上。在本年度 AI Challenger 即将尘埃落定之时,这里整理一批目前网上可见的文本挖掘相关赛道的解决方案和代码,欢迎补充,同时感谢github,感谢各位开源的同学。

细粒度用户评论情感分析

在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值,并且在互联网行业有极其广泛的应用,主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集,共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法,对用户评论进行情感挖掘,组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率,评估所提交的预测算法。

貌似是最火爆的一个赛道,Testa 提交队伍有468支,详细介绍请参考该赛道主页:https://challenger.ai/competition/fsauor2018
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深度学习实践:从零开始做电影评论文本情感分析

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最近读了《Python深度学习》, 是一本好书,很棒,隆重推荐。

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

各方面都很好,但是总感觉哪里有点欠缺,后来想想,可能是作者做得太好了,把数据预处理都做得好好的,所以你才能“20行搞定情感分析”,这可能也是学习其他深度学习工具过程中要面临的一个问题,很多工具都提供了预处理好的数据,导致学习过程中只需要调用相关接口即可。不过在实际工作中,数据的预处理是非常重要的,从数据获取,到数据清洗,再到基本的数据处理,例如中文需要分词,英文需要Tokenize, Truecase或者Lowercase等,还有去停用词等等,在将数据“喂”给工具之前,有很多事情要做。这个部分,貌似是当前一些教程有所欠缺的地方,所以才有了这个“从零开始做”的想法和系列,准备弥补一下这个缺失,第一个例子就拿《Python深度学习》这本书第一个文本挖掘例子练手:电影评论文本分类-二分类问题,这也可以归结为一个情感分析任务。

首先介绍一下这个原始的电影评论数据集aclIMDB: Large Movie Review Dataset, 这个数据集由斯坦福大学人工智能实验室于2011年推出,包含25000条训练数据和25000条测试数据,另外包含约50000条没有标签的辅助数据。训练集和测试集又分别包含12500条正例(正向评价pos)和12500负例(负向评价neg)。关于数据,更详细的介绍可参考该数据集的官网:http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/, paper: Learning Word Vectors for Sentiment Analysis, 和数据集里的readme。

然后下载和处理这份数据:Large Movie Review Dataset v1.0,下载链接;

http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz

下载之后进行解压:tar -zxvf aclImdb.tar.gz,可以用tree命令看一下aclImdb的目录结构:

tree aclImdb -L 2

继续进入训练集正例的目录看一下: cd aclImdb/train/pos/:

这个里面包含了12500篇英文评论,我们随机打开一个看一下里面的文本内容:

vim 1234_10.txt

I grew up watching this movie ,and I still love it just as much today as when i was a kid. Don't listen to the critic reviews. They are not accurate on this film.Eddie Murphy really shines in his roll.You can sit down with your whole family and everybody will enjoy it.I recommend this movie to everybody to see. It is a comedy with a touch of fantasy.With demons ,dragons,and a little bald kid with God like powers.This movie takes you from L.A. to Tibet , of into the amazing view of the wondrous temples of the mountains in Tibet.Just a beautiful view! So go do your self a favor and snatch this one up! You wont regret it!

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BERT相关论文、文章和代码资源汇总

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BERT最近太火,蹭个热点,整理一下相关的资源,包括Paper, 代码和文章解读。

1、Google官方:

1) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

一切始于10月Google祭出的这篇Paper, 瞬间引爆整个AI圈包括自媒体圈: https://arxiv.org/abs/1810.04805

2) Github: https://github.com/google-research/bert

11月Google推出了代码和预训练模型,再次引起群体亢奋。

3) Google AI Blog: Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processing

2、第三方解读:
1) 张俊林博士的解读, 知乎专栏:从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史

我们在AINLP微信公众号上转载了这篇文章和张俊林博士分享的PPT,欢迎关注:

2) 知乎: 如何评价 BERT 模型?

3) 【NLP】Google BERT详解

4) [NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析

5) BERT Explained: State of the art language model for NLP

6) BERT介绍

7) 论文解读:BERT模型及fine-tuning

8) NLP突破性成果 BERT 模型详细解读

9) 干货 | BERT fine-tune 终极实践教程: 奇点智能BERT实战教程,在AI Challenger 2018阅读理解任务中训练一个79+的模型。

10) 【BERT详解】《Dissecting BERT》by Miguel Romero Calvo
Dissecting BERT Part 1: The Encoder
Understanding BERT Part 2: BERT Specifics
Dissecting BERT Appendix: The Decoder

3、第三方代码:

1) pytorch-pretrained-BERT: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
Google官方推荐的PyTorch BERB版本实现,可加载Google预训练的模型:PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained models

2) BERT-pytorch: https://github.com/codertimo/BERT-pytorch
另一个Pytorch版本实现:Google AI 2018 BERT pytorch implementation

3) BERT-tensorflow: https://github.com/guotong1988/BERT-tensorflow
Tensorflow版本:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

4) bert-chainer: https://github.com/soskek/bert-chainer
Chanier版本: Chainer implementation of "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"

5) bert-as-service: https://github.com/hanxiao/bert-as-service
将不同长度的句子用BERT预训练模型编码,映射到一个固定长度的向量上:Mapping a variable-length sentence to a fixed-length vector using pretrained BERT model
这个很有意思,在这个基础上稍进一步是否可以做一个句子相似度计算服务?有没有同学一试?

6) bert_language_understanding: https://github.com/brightmart/bert_language_understanding
BERT实战:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding: pre-train TextCNN

7) sentiment_analysis_fine_grain: https://github.com/brightmart/sentiment_analysis_fine_grain
BERT实战,多标签文本分类,在 AI Challenger 2018 细粒度情感分析任务上的尝试:Multi-label Classification with BERT; Fine Grained Sentiment Analysis from AI challenger

8) BERT-NER: https://github.com/kyzhouhzau/BERT-NER
BERT实战,命名实体识别: Use google BERT to do CoNLL-2003 NER !

9) BERT-keras: https://github.com/Separius/BERT-keras
Keras版: Keras implementation of BERT with pre-trained weights

10) tbert: https://github.com/innodatalabs/tbert
PyTorch port of BERT ML model

11) BERT-Classification-Tutorial: https://github.com/Socialbird-AILab/BERT-Classification-Tutorial

12) BERT-BiLSMT-CRF-NER: https://github.com/macanv/BERT-BiLSMT-CRF-NER
Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning

13) bert-Chinese-classification-task
bert中文分类实践

14) bert-chinese-ner: https://github.com/ProHiryu/bert-chinese-ner
使用预训练语言模型BERT做中文NER

持续更新,BERT更多相关资源欢迎补充,欢迎关注我们的微信公众号:AINLP

注:原创文章,转载请注明出处及保留链接“我爱自然语言处理”:http://www.52nlp.cn

本文链接地址:BERT相关论文、文章和代码资源汇总 http://www.52nlp.cn/?p=10870

AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析 fastText Baseline

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上一篇《AI Challenger 2018 进行时》文尾我们提到 AI Challenger 官方已经在 GitHub 上提供了多个赛道的 Baseline: AI Challenger 2018 Baseline ,其中文本挖掘相关的3个主赛道均有提供,非常适合用来学习:英中文本机器翻译的 baseline 就直接用了Google官方基于Tensorflow实现的Tensor2Tensor跑神经网络机器翻译Transformer模型,这个思路是我在去年《AI Challenger 2017 奇遇记》里的终极方案,今年已成标配;细粒度用户评论情感分析提供了一个基于支持向量机(SVM)的多分类模型 baseline;观点型问题阅读理解提供一个深度学习模型 baseline , 基于pytorch实现论文《Multiway Attention Networks for Modeling Sentence Pairs》里的思路。

本次 AI Challenger 2018, 除了英中文本机器翻译,另一个我比较关注的赛道是: 细粒度用户评论情感分析。情感分析是自然语言处理里面的一个经典任务,估计很多同学入门NLP的时候都玩过 IMDB Movie Reviews Dataset , 这个可以定义为一个二分类的情感分类问题。不过这次 AI Challenger 的细粒度用户评论情感分析问题,并不是这么简单:
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AI Challenger 2018 进行时

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之前写过一篇《AI Challenger 2017 奇遇记》,记录了去年参加 AI Challenger 英中机器文本翻译比赛和英中机器同声传译比赛的过程,得到了一些反馈,特别是一些同学私下留言希望共享语料做科研用,但是限于去年比赛AI Challenger官方的约定,无法私下分享。不过好消息是,AI Challenger 2018 新赛季已经于8月29号启动,总奖金高达300万人民币,单个赛道冠军奖金最高到40万人民币。新赛季英中机器翻译文本大赛继续,提供了一批新的语料,中英双语句对规模大致到了1千3百万句对的水平,真的很赞。

我之前没有参加这类数据竞赛的经验,去年因为做 AIpatent专利机器翻译 产品的缘故,参加了 AI Challenger 2017 两个与机器翻译相关的赛道,并且侥幸进了英中机器同声传译比赛的 Top 5,过程中最大的收获其实是 follow 了一轮最新的神经网络机器翻译模型和试用了一些相关的NMT开源工具,另外也跟踪了机器翻译相关的论文,了解了当前机器翻译的进展情况,这些对于我的工作还是有相当帮助的。

10年前读研的时候,没有MOOC,没有Kaggle,也没有这么多开源的深度学习平台和工具,有时候不得不感慨,对于搞数据挖掘的同学来说,这是最好的时代。对于还在校学习的同学,如果实验室的任务不重,强烈建议参加类似 AI Challenger, Kaggle 这样的比赛,这可能是除了实习之外,又一个很好的积累实战经验的方法之一。在 NLPJob ,我们已经发现有一些招聘方加了一条加分项,例如:有Kaggle比赛获奖或者其他竞赛获奖的优先。而类似的,我们也发现很多同学的简历中参加Kaggle, 天池大数据等竞赛的经历逐渐成了标配。面向校招,在校同学缺乏实战经验,如果又没有一些很好的实验室项目或者实习经历作为筹码,那么参加这类比赛不失为一个很好的简历补充方式。

以下选自 AI Challenger 2018 的相关官方介绍,其中五大主赛道有三个与自然语言处理相关,可见NLP是多么的难。

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自然语言处理工具包spaCy介绍

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spaCy 是一个Python自然语言处理工具包,诞生于2014年年中,号称“Industrial-Strength Natural Language Processing in Python”,是具有工业级强度的Python NLP工具包。spaCy里大量使用了 Cython 来提高相关模块的性能,这个区别于学术性质更浓的Python NLTK,因此具有了业界应用的实际价值。

安装和编译 spaCy 比较方便,在ubuntu环境下,直接用pip安装即可:

sudo apt-get install build-essential python-dev git
sudo pip install -U spacy

不过安装完毕之后,需要下载相关的模型数据,以英文模型数据为例,可以用"all"参数下载所有的数据:

sudo python -m spacy.en.download all

或者可以分别下载相关的模型和用glove训练好的词向量数据:


# 这个过程下载英文tokenizer,词性标注,句法分析,命名实体识别相关的模型
python -m spacy.en.download parser

# 这个过程下载glove训练好的词向量数据
python -m spacy.en.download glove

下载好的数据放在spacy安装目录下的data里,以我的ubuntu为例:

textminer@textminer:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/spacy/data$ du -sh *
776M en-1.1.0
774M en_glove_cc_300_1m_vectors-1.0.0

进入到英文数据模型下:

textminer@textminer:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/spacy/data/en-1.1.0$ du -sh *
424M deps
8.0K meta.json
35M ner
12M pos
84K tokenizer
300M vocab
6.3M wordnet

可以用如下命令检查模型数据是否安装成功:


textminer@textminer:~$ python -c "import spacy; spacy.load('en'); print('OK')"
OK

也可以用pytest进行测试:


# 首先找到spacy的安装路径:
python -c "import os; import spacy; print(os.path.dirname(spacy.__file__))"
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/spacy

# 再安装pytest:
sudo python -m pip install -U pytest

# 最后进行测试:
python -m pytest /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/spacy --vectors --model --slow
============================= test session starts ==============================
platform linux2 -- Python 2.7.12, pytest-3.0.4, py-1.4.31, pluggy-0.4.0
rootdir: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/spacy, inifile:
collected 318 items

../../usr/local/lib/python2.7/dist-packages/spacy/tests/test_matcher.py ........
../../usr/local/lib/python2.7/dist-packages/spacy/tests/matcher/test_entity_id.py ....
../../usr/local/lib/python2.7/dist-packages/spacy/tests/matcher/test_matcher_bugfixes.py .....
......
../../usr/local/lib/python2.7/dist-packages/spacy/tests/vocab/test_vocab.py .......Xx
../../usr/local/lib/python2.7/dist-packages/spacy/tests/website/test_api.py x...............
../../usr/local/lib/python2.7/dist-packages/spacy/tests/website/test_home.py ............

============== 310 passed, 5 xfailed, 3 xpassed in 53.95 seconds ===============

现在可以快速测试一下spaCy的相关功能,我们以英文数据为例,spaCy目前主要支持英文和德文,对其他语言的支持正在陆续加入:


textminer@textminer:~$ ipython
Python 2.7.12 (default, Jul 1 2016, 15:12:24)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.

IPython 2.4.1 -- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help -> Python's own help system.
object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.

In [1]: import spacy

# 加载英文模型数据,稍许等待
In [2]: nlp = spacy.load('en')

Word tokenize功能,spaCy 1.2版本加了中文tokenize接口,基于Jieba中文分词:

In [3]: test_doc = nlp(u"it's word tokenize test for spacy")

In [4]: print(test_doc)
it's word tokenize test for spacy

In [5]: for token in test_doc:
print(token)
...:
it
's
word
tokenize
test
for
spacy

英文断句:


In [6]: test_doc = nlp(u'Natural language processing (NLP) deals with the application of computational models to text or speech data. Application areas within NLP include automatic (machine) translation between languages; dialogue systems, which allow a human to interact with a machine using natural language; and information extraction, where the goal is to transform unstructured text into structured (database) representations that can be searched and browsed in flexible ways. NLP technologies are having a dramatic impact on the way people interact with computers, on the way people interact with each other through the use of language, and on the way people access the vast amount of linguistic data now in electronic form. From a scientific viewpoint, NLP involves fundamental questions of how to structure formal models (for example statistical models) of natural language phenomena, and of how to design algorithms that implement these models.')

In [7]: for sent in test_doc.sents:
print(sent)
...:
Natural language processing (NLP) deals with the application of computational models to text or speech data.
Application areas within NLP include automatic (machine) translation between languages; dialogue systems, which allow a human to interact with a machine using natural language; and information extraction, where the goal is to transform unstructured text into structured (database) representations that can be searched and browsed in flexible ways.
NLP technologies are having a dramatic impact on the way people interact with computers, on the way people interact with each other through the use of language, and on the way people access the vast amount of linguistic data now in electronic form.
From a scientific viewpoint, NLP involves fundamental questions of how to structure formal models (for example statistical models) of natural language phenomena, and of how to design algorithms that implement these models.


词干化(Lemmatize):


In [8]: test_doc = nlp(u"you are best. it is lemmatize test for spacy. I love these books")

In [9]: for token in test_doc:
print(token, token.lemma_, token.lemma)
...:
(you, u'you', 472)
(are, u'be', 488)
(best, u'good', 556)
(., u'.', 419)
(it, u'it', 473)
(is, u'be', 488)
(lemmatize, u'lemmatize', 1510296)
(test, u'test', 1351)
(for, u'for', 480)
(spacy, u'spacy', 173783)
(., u'.', 419)
(I, u'i', 570)
(love, u'love', 644)
(these, u'these', 642)
(books, u'book', 1011)

词性标注(POS Tagging):


In [10]: for token in test_doc:
print(token, token.pos_, token.pos)
....:
(you, u'PRON', 92)
(are, u'VERB', 97)
(best, u'ADJ', 82)
(., u'PUNCT', 94)
(it, u'PRON', 92)
(is, u'VERB', 97)
(lemmatize, u'ADJ', 82)
(test, u'NOUN', 89)
(for, u'ADP', 83)
(spacy, u'NOUN', 89)
(., u'PUNCT', 94)
(I, u'PRON', 92)
(love, u'VERB', 97)
(these, u'DET', 87)
(books, u'NOUN', 89)

命名实体识别(NER):


In [11]: test_doc = nlp(u"Rami Eid is studying at Stony Brook University in New York")

In [12]: for ent in test_doc.ents:
print(ent, ent.label_, ent.label)
....:
(Rami Eid, u'PERSON', 346)
(Stony Brook University, u'ORG', 349)
(New York, u'GPE', 350)

名词短语提取:


In [13]: test_doc = nlp(u'Natural language processing (NLP) deals with the application of computational models to text or speech data. Application areas within NLP include automatic (machine) translation between languages; dialogue systems, which allow a human to interact with a machine using natural language; and information extraction, where the goal is to transform unstructured text into structured (database) representations that can be searched and browsed in flexible ways. NLP technologies are having a dramatic impact on the way people interact with computers, on the way people interact with each other through the use of language, and on the way people access the vast amount of linguistic data now in electronic form. From a scientific viewpoint, NLP involves fundamental questions of how to structure formal models (for example statistical models) of natural language phenomena, and of how to design algorithms that implement these models.')

In [14]: for np in test_doc.noun_chunks:
print(np)
....:
Natural language processing
Natural language processing (NLP) deals
the application
computational models
text
speech
data
Application areas
NLP
automatic (machine) translation
languages
dialogue systems
a human
a machine
natural language
information extraction
the goal
unstructured text
structured (database) representations
flexible ways
NLP technologies
a dramatic impact
the way
people
computers
the way
people
the use
language
the way
people
the vast amount
linguistic data
electronic form
a scientific viewpoint
NLP
fundamental questions
formal models
example
natural language phenomena
algorithms
these models

基于词向量计算两个单词的相似度:


In [15]: test_doc = nlp(u"Apples and oranges are similar. Boots and hippos aren't.")

In [16]: apples = test_doc[0]

In [17]: print(apples)
Apples

In [18]: oranges = test_doc[2]

In [19]: print(oranges)
oranges

In [20]: boots = test_doc[6]

In [21]: print(boots)
Boots

In [22]: hippos = test_doc[8]

In [23]: print(hippos)
hippos

In [24]: apples.similarity(oranges)
Out[24]: 0.77809414836023805

In [25]: boots.similarity(hippos)
Out[25]: 0.038474555379008429

当然,spaCy还包括句法分析的相关功能等。另外值得关注的是 spaCy 从1.0版本起,加入了对深度学习工具的支持,例如 Tensorflow 和 Keras 等,这方面具体可以参考官方文档给出的一个对情感分析(Sentiment Analysis)模型进行分析的例子:Hooking a deep learning model into spaCy.

参考:
spaCy官方文档
Getting Started with spaCy

注:原创文章,转载请注明出处及保留链接“我爱自然语言处理”:http://www.52nlp.cn

本文链接地址:自然语言处理工具包spaCy介绍 http://www.52nlp.cn/?p=9386

斯坦福大学深度学习与自然语言处理第三讲:高级的词向量表示

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斯坦福大学在三月份开设了一门“深度学习与自然语言处理”的课程:CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing,授课老师是青年才俊 Richard Socher,以下为相关的课程笔记。

第三讲:高级的词向量表示(Advanced word vector representations: language models, softmax, single layer networks)

推荐阅读材料:

  1. Paper1:[GloVe: Global Vectors for Word Representation]
  2. Paper2:[Improving Word Representations via Global Context and Multiple Word Prototypes]
  3. Notes:[Lecture Notes 2]
  4. 第三讲Slides [slides]
  5. 第三讲视频 [video]

以下是第三讲的相关笔记,主要参考自课程的slides,视频和其他相关资料。
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斯坦福大学深度学习与自然语言处理第二讲:词向量

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斯坦福大学在三月份开设了一门“深度学习与自然语言处理”的课程:CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing,授课老师是青年才俊 Richard Socher,以下为相关的课程笔记。

第二讲:简单的词向量表示:word2vec, Glove(Simple Word Vector representations: word2vec, GloVe)

推荐阅读材料:

  1. Paper1:[Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality]]
  2. Paper2:[Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space]
  3. 第二讲Slides [slides]
  4. 第二讲视频 [video]

以下是第二讲的相关笔记,主要参考自课程的slides,视频和其他相关资料。
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斯坦福大学深度学习与自然语言处理第一讲:引言

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斯坦福大学在三月份开设了一门“深度学习与自然语言处理”的课程:CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing,授课老师是青年才俊 Richard Socher,他本人是德国人,大学期间涉足自然语言处理,在德国读研时又专攻计算机视觉,之后在斯坦福大学攻读博士学位,拜师NLP领域的巨牛 Chris ManningDeep Learning 领域的巨牛 Andrew Ng,其博士论文是《Recursive Deep Learning for Natural Language Processing and Computer Vision》,也算是多年求学生涯的完美一击。毕业后以联合创始人及CTO的身份创办了MetaMind,作为AI领域的新星创业公司,MetaMind创办之初就拿了800万美元的风投,值得关注。

回到这们课程CS224d,其实可以翻译为“面向自然语言处理的深度学习(Deep Learning for Natural Language Processing)”,这门课程是面向斯坦福学生的校内课程,不过课程的相关材料都放到了网上,包括课程视频,课件,相关知识,预备知识,作业等等,相当齐备。课程大纲相当有章法和深度,从基础讲起,再讲到深度学习在NLP领域的具体应用,包括命名实体识别,机器翻译,句法分析器,情感分析等。Richard Socher此前在ACL 2012和NAACL 2013 做过一个Tutorial,Deep Learning for NLP (without Magic),感兴趣的同学可以先参考一下: Deep Learning for NLP (without Magic) - ACL 2012 Tutorial - 相关视频及课件 。另外,由于这门课程的视频放在Youtube上,@爱可可-爱生活 老师维护了一个网盘链接:http://pan.baidu.com/s/1pJyrXaF ,同步更新相关资料,可以关注。
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自然语言处理与世界杯

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  自然语言处理与世界杯似乎没啥关系,不过今晚世界杯没有比赛了,我也可以回来照顾一下52nlp了。但是这两者的确没什么关系,我简单的Google了一下“自然语言处理 & 世界杯”,没有什么好的材料,就先从读者评论说起吧。 继续阅读