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ABSA-PyTorch
Aspect Based Sentiment Analysis, PyTorch Implementations. 基于方面的情感分析，使用PyTorch实现。
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Code from the book "Algorithms" (4th ed.) by Robert Sedgewick and Kevin Wayne (original, and my solutions to exercises).
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A curated list of awesome tools, libraries, and resources for the Qt framework.
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Pretrained Pytorch face detection (MTCNN) and recognition (InceptionResnet) models
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中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库、否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全、古诗词库、IT词库、财经词库、成语词库、地名词库、历史名人词库、诗词词库、医学词库、饮食词库、法律词库、汽车词库、动物词库、中文聊天语料、中文谣言数据、百度中文问答数据集、句子相似度匹配算法集合、bert资源、文本生成&摘要相关工具、cocoNLP信息抽取工具、国内电话号码正则匹配、清华大学XLORE:中英文跨语言百科知识图谱、清华大学人工智能技术系列报告、自然语言生成、NLU太难了系列、自动对联数据及机器人、用户名黑名单列表、罪名法务名词及分类模型、微信公众号语料、cs224n深度学习自然语言处理课程、中文手写汉字识别、中文自然语言处理 语料/数据集、变量命名神器、分词语料库+代码、任务型对话英文数据集、ASR 语音数据集 + 基于深度学习的中文语音识别系统、笑声检测器、Microsoft多语言数字/单位/如日期时间识别包、中华新华字典数据库及api(包括常用歇后语、成语、词语和汉字)、文档图谱自动生成、SpaCy 中文模型、Common Voice语音识别数据集新版、神经网络关系抽取、基于bert的命名实体识别、关键词(Keyphrase)抽取包pke、基于医疗领域知识图谱的问答系统、基于依存句法与语义角色标注的事件三元组抽取、依存句法分析4万句高质量标注数据、cnocr：用来做中文OCR的Python3包、中文人物关系知识图谱项目、中文nlp竞赛项目及代码汇总、中文字符数据、speech-aligner: 从“人声语音”及其“语言文本”产生音素级别时间对齐标注的工具、AmpliGraph: 知识图谱表示学习(Python)库：知识图谱概念链接预测、Scattertext 文本可视化(python)、语言/知识表示工具：BERT & ERNIE、中文对比英文自然语言处理NLP的区别综述、Synonyms中文近义词工具包、HarvestText领域自适应文本挖掘工具（新词发现-情感分析-实体链接等）、word2word：(Python)方便易用的多语言词-词对集：62种语言/3,564个多语言对、语音识别语料生成工具：从具有音频/字幕的在线视频创建自动语音识别(ASR)语料库、构建医疗实体识别的模型（包含词典和语料标注）、单文档非监督的关键词抽取、Kashgari中使用gpt-2语言模型、开源的金融投资数据提取工具、文本自动摘要库TextTeaser: 仅支持英文、人民日报语料处理工具集、一些关于自然语言的基本模型、基于14W歌曲知识库的问答尝试--功能包括歌词接龙and已知歌词找歌曲以及歌曲歌手歌词三角关系的问答、基于Siamese bilstm模型的相似句子判定模型并提供训练数据集和测试数据集、用Transformer编解码模型实现的根据Hacker News文章标题自动生成评论、用BERT进行序列标记和文本分类的模板代码、LitBank：NLP数据集——支持自然语言处理和计算人文学科任务的100部带标记英文小说语料、百度开源的基准信息抽取系统、虚假新闻数据集、Facebook: LAMA语言模型分析，提供Transformer-XL/BERT/ELMo/GPT预训练语言模型的统一访问接口、CommonsenseQA：面向常识的英文QA挑战。
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基于Pytorch和torchtext的自然语言处理深度学习框架，包含序列标注、文本分类、句子关系、文本生成、结构分析、五大功能模块，已实现了命名实体识别、中文分词、词性标注、语义角色标注、情感分析、关系抽取、语言模型、文本相似度、文本蕴含、依存句法分析、词向量训练、聊天机器人、机器翻译、文本摘要等功能。框架功能丰富，开箱可用，极易上手！基本都是学习他人实现然后自己修改融合到框架中，没有细致调参，且有不少Bug～
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