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《动手学深度学习》是一本面向中文读者的实用型深度学习教材，提供可运行的代码和丰富的讨论内容。它已被全球70多个国家、500多所大学采用，作为深度学习课程的教材。
学习如何设计、开发、部署和迭代生产级别的机器学习应用。
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。
这是一个用于追踪自然语言处理 (NLP) 领域进展的资源库，包含数据集以及最常见 NLP 任务的当前最新技术水平。
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
这个项目把《动手学深度学习》一书中原本用MXNet框架写的代码，改成了用PyTorch框架实现的版本。
精选的自然语言处理 (NLP) 资源列表
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牛津大学2017年深度神经网络处理课程
DocsGPT是一个开源的生成式AI工具，它帮助用户从知识来源获取可靠的答案，同时避免出现幻觉（即AI模型产生虚假信息）。它支持私密可靠的信息检索，并内置了工具和自主系统功能。
深度学习研究人员的自然语言处理教程
NLTK 源代码
一个基于PyTorch构建的开源自然语言处理（NLP）研究库。
CAMEL：寻找智能体的规模定律。首屈一指的、最佳的多智能体框架。 https://www.camel-ai.org
这篇调查论文“大型语言模型综述”的官方GitHub页面。
用于神经网络文本生成的无监督文本分词器
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。
面向机器学习从业者的开源标注工具
CoreNLP：一个基于Java的NLP核心工具套件，包含分词、句子分割、命名实体识别、句法分析、共指消解、情感分析等功能。
精选的实用大型语言模型（LLM）指南资源列表（LLM 树状图、示例和论文）
