Popular GitHub Repositories for Nlp

人工智能学习：涵盖数据分析、机器学习实战、线性代数基础、PyTorch深度学习框架、NLTK自然语言处理工具包和TensorFlow 2.x框架的使用。

12周，24节课，人人皆可学AI！

把文字切分成词语，并标注每个词的词性（例如名词、动词）；识别出人名、地名、机构名等命名实体；分析句子中词语之间的语法关系；分析句子的结构成分；分析句子中词语之间的语义关系；标注句子中每个成分的语义角色（例如施事者、受事者）；解决代词指代不明确的问题；转换文本的写作风格；计算文本间的语义相似度；发现新的词语；提取关键词和短语；自动生成文本摘要；对文本进行分类和聚类；进行中文简繁体转换；以及其他自然语言处理技术。

跨任务、跨语言、跨模态的大规模自监督预训练

最大的机器学习模型即用型数据集中心，提供快速、易用且高效的数据处理工具

每周更新的超棒Python机器学习库排名列表

中文版LLaMA和Alpaca大语言模型，支持本地CPU/GPU训练和部署

精选的自然语言处理 (NLP) 资源列表

这个项目涵盖了机器学习、深度学习和自然语言处理面试中常见的知识点和代码实现，这些都是算法工程师必须掌握的理论基础。

在YouTube上探索最新的机器学习/人工智能课程。

牛津大学2017年深度神经网络处理课程

深度学习研究人员的自然语言处理教程

最先进的深度学习脚本，按模型分类整理，易于在企业级基础设施上进行训练和部署，并具有可复现的准确性和性能。

NLTK 源代码

构建和部署 GPT/LLM 智能体的开源中心

基于PaddlePaddle的强大预训练模型工具包，包含400多个图像、文本、音频、视频和跨模态模型，支持便捷的推理和服务部署。

一个基于PyTorch构建的开源自然语言处理（NLP）研究库。

简单的自然语言处理

每周重点推荐顶级机器学习论文。

这个仓库包含斯坦福大学深度学习研究TensorFlow课程的代码示例。