Pinned Repositories
BUAA-Campus-Tools-Frontend
北航教务小助手前端（Android APP）
buaa_nlp_project1
北航研究生三系深度学习与自然语言处理课程第一次作业，阅读文章：Entropy_of_English_PeterBrown 参考此文章来计算中文(分别以词和字为单位)的平均信息熵。
buaa_nlp_project2
一个袋子中三种硬币的混合比例为：s1, s2与1-s1-s2 (0<=si<=1), 三种硬币掷出正面的概率分别为：p, q, r。 （1）自己指定系数s1, s2, p, q, r，生成N个投掷硬币的结果（由01构成的序列，其中1为正面，0为反面），利用EM算法来对参数进行估计并与预先假定的参数进行比较。
buaa_nlp_project3
从给定的语料库中均匀抽取200个段落（每个段落大于500个词）， 每个段落的标签就是对应段落所属的小说。利用LDA模型对于文本建模，并把每个段落表示为主题分布后进行分类。验证与分析分类结果。
buaa_nlp_project4
利用给定语料库（或者自选语料库），利用神经语言模型（如：Word2Vec， GloVe等模型）来训练词向量，通过对词向量的聚类或者其他方法来验证词向量的有效性。
buaa_nlp_project5
基于Seq2seq模型来实现文本生成的模型，输入可以为一段已知的金庸小说段落，来生成新的段落并做分析。
BUAA_SE_PairWork
Calculator
阿超的四则运算生成器 v1.0
Compiler
C0 Compiler
gitskills
NSun-S's Repositories
NSun-S/buaa_nlp_project3
从给定的语料库中均匀抽取200个段落（每个段落大于500个词）， 每个段落的标签就是对应段落所属的小说。利用LDA模型对于文本建模，并把每个段落表示为主题分布后进行分类。验证与分析分类结果。
NSun-S/buaa_nlp_project4
利用给定语料库（或者自选语料库），利用神经语言模型（如：Word2Vec， GloVe等模型）来训练词向量，通过对词向量的聚类或者其他方法来验证词向量的有效性。
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NSun-S/buaa_nlp_project1
北航研究生三系深度学习与自然语言处理课程第一次作业，阅读文章：Entropy_of_English_PeterBrown 参考此文章来计算中文(分别以词和字为单位)的平均信息熵。
NSun-S/buaa_nlp_project2
一个袋子中三种硬币的混合比例为：s1, s2与1-s1-s2 (0<=si<=1), 三种硬币掷出正面的概率分别为：p, q, r。 （1）自己指定系数s1, s2, p, q, r，生成N个投掷硬币的结果（由01构成的序列，其中1为正面，0为反面），利用EM算法来对参数进行估计并与预先假定的参数进行比较。
NSun-S/buaa_nlp_project5
基于Seq2seq模型来实现文本生成的模型，输入可以为一段已知的金庸小说段落，来生成新的段落并做分析。
NSun-S/BUAA_SE_PairWork
NSun-S/Calculator
阿超的四则运算生成器 v1.0
NSun-S/Compiler
C0 Compiler
NSun-S/gitskills
NSun-S/Image-Processing-and-Pattern-Recognition
The homework of Image processing and pattern recognition course of BUAA.
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NSun-S/SoftwareEngineering_PersonalWork