当前位置:   article > 正文

练手|常见26种NLP任务的练手项目_nlp项目

nlp项目

经常有人问我:老大让我完成xxx,我不会,他也不会,但是很着急。这个任务怎么实现啊?这个任务需要什么技术啊?这种情况我遇到有100+次了,而且很多时候问得问题跟具体需要的技术简直是驴唇不对马嘴。所以今天整理了常见的26种NLP任务非常适合练手的Project,我觉得有俩作用:研究+练手,加深理解,做到更专业;收藏起来,以备不时之需,不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景,但是涵盖95+%以上是完全没问题的。

还有一个原因,马上周末了,我发现大部分人周五晚上开始到周一上午都不看技术相关的内容,今天本来不打算发,但是被催更,那就发点不用过多思考的实践类的吧。如果精力充沛或是单身,最好周末还是保持学习状态,毕竟技术是无止境的,真的需要积累。

首先声明下,今天发的这些Project都是类似论文实现那样的demo级的,也不是传统的工程实现,用的方法一般比工业界的高端,非常适合练手用。

  1. 分词 Word Segmentation

chqiwang/convseg ,基于CNN做中文分词,提供数据和代码。

对应的论文Convolutional Neural Network with Word Embeddings for Chinese Word Segmentation IJCNLP2017.

  1. 词预测 Word Prediction

Kyubyong/word_prediction ,基于CNN做词预测,提供数据和代码。

  1. 文本蕴涵 Textual Entailment

Steven-Hewitt/Entailment-with-Tensorflow,基于Tensorflow做文本蕴涵,提供数据和代码。

  1. 语音识别 Automatic Speech Recognition

buriburisuri/speech-to-text-wavenet,基于DeepMind WaveNet和Tensorflow做句子级语音识别。
在这里插入图片描述

  1. 自动摘要 Automatic Summarisation

PKULCWM/PKUSUMSUM,北大万小军老师团队的自动摘要方法汇总,包含了他们大量paper的实现,支持单文档摘要、多文档摘要、topic-focused多文档摘要。

  1. 文本纠错 Text Correct

atpaino/deep-text-corrector,基于深度学习做文本纠错,提供数据和代码。

  1. 字音转换 Grapheme to Phoneme

cmusphinx/g2p-seq2seq,基于网红transformer做, 提供数据和代码。

  1. 复述检测 Paraphrase Detection 和 问答 Question Answering

Paraphrase-Driven Learning for Open Question Answering, 基于复述驱动学习的开放域问答。

  1. 音汉互译 Pinyin-To-Chinese

Kyubyong/neural_chinese_transliterator,基于CNN做音汉互译。

  1. 情感分析 Sentiment Analysis

情感分析包括的内容太多了,目前没发现比较全的。推荐两个适合练手的吧:Deeply Moving: Deep Learning for Sentiment Analysissentic.net/about/

  1. 手语识别 Sign Language Recognition

Home - SignAll, 该项目在手语识别做的非常成熟。

  1. 词性标注(POS)、 命名实体识别(NER)、 句法分析(parser)、 语义角色标注(SRL) 等。

HIT-SCIR/ltp, 包括代码、模型、数据,还有详细的文档,而且效果还很好。

  1. 词干 Word Stemming

snowballstem/snowball, 实现的词干效果还不错。

  1. 语言识别 Language Identification

github.com/saffsd/langid.py,语言识别比较好的开源工具。

  1. 机器翻译 Machine Translation

OpenNMT/OpenNMT-py, 基于PyTorch的神经机器翻译,很适合练手。

  1. 复述生成 Paraphrase Generation

vsuthichai/paraphraser,基于Tensorflow的句子级复述生成,适合练手。

  1. 关系抽取 Relationship Extraction

ankitp94/relationship-extraction,基于核方法的关系抽取。

  1. 句子边界消歧 Sentence Boundary Disambiguation

github.com/Orekhov/SentenceBreaking,很有意思。

  1. 事件抽取 Event Extraction

liuhuanyong/ComplexEventExtraction, 中文复合事件抽取,包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件等事件抽取,并形成事理图谱。

  1. 词义消歧 Word Sense Disambiguation

alvations/pywsd,代码不多,方法简单,适合练手。

  1. 命名实体消歧 Named Entity Disambiguation

dice-group/AGDISTIS,实体消歧是很重要的,尤其对于实体融合(比如知识图谱中多源数据融合)、实体链接。

  1. 幽默检测 Humor Detection

pln-fing-udelar/pghumor

  1. 讽刺检测 Sarcasm Detection

AniSkywalker/SarcasmDetection,基于神经网络的讽刺检测。

  1. 实体链接 Entity Linking

hasibi/EntityLinkingRetrieval-ELR, 实体链接用途非常广,非常适合练手。

  1. 指代消歧 Coreference Resolution

huggingface/neuralcoref,基于神经网络的指代消歧。

  1. 关键词/短语抽取和社会标签推荐 Keyphrase Extraction and Social Tag Suggestion

thunlp/THUTag, 用多种方法 实现了多种关键词/短语抽取和社会标签推荐。

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/AllinToyou/article/detail/455574
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号