自然语言处理（NLP）在越来越多的AI应用程序中至关重要。如果您正在构建聊天机器人，搜索专利数据库，将患者与临床试验相匹配，对客户服务或销售电话进行评级，从财务报告中提取事实，必须从自由文本中提取准确信息。在开发和生产中，最受欢迎的 NLP 库列表如下：
显然，NLP 领域还有更多的库。但是，这些库更通用，涵盖更多功能，而不只是专注于特定用例。例如，gensim 是一个 NLP 库，一开始是为构建文本主题模型而创建的，不能用于完整的 NLP 管道。此前，Maziy[……]
月度归档： 2019年5月
机器学习科普大全
一、资源简介
机器学习作为人工智能领域里的一个重要部分，越来越多的人开始关注。但是大部分人对机器学习的了解不深入，不完整，甚至是存在一些误解。本文就是面向所有人的机器学习科普大全，涉及所有机器学习相关的关键知识点。
机器学习属于人工智能的范畴，所以我们需要先简单了解一下人工智能的 3 个关键要素：
数据；算法；算力
我们以制造桌子为例：木材就是数据，提供基础是素材；制造桌子的流水线就是一套算法，解决把木头变成桌子；工厂里的机器就是算力，机器越厉害，制造桌子的效率就越高，速度就越快。
二、主要内容目录
主要讲解的算法有：
- 线性回归
- 逻辑回归[……]
第二版《机器学习基础》发布
从 05 年到 19 年，Mehryar Mohri 在纽约大学已经教过 14 年的 Foundations of Machine Learning 课程。在 2012 年，他就完成了第一版的《机器学习基础》，这本书的数学氛围非常浓厚。2018 年 Mohri 等研究者又完成了第二版，现在第二版及其资料都已经开放下载。
书籍主页：https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/
百度云下载地址：https://pan.baidu.com/s/194wEpl5fsyJHKE49uc92pg；提取码: xud2
《机器学习基础》（Foundations of M[……]
NLP 研究者的编程指南
最近 AllenNLP 在 EMNLP2018 上做了一个主题分享，名为「写给 NLP 研究者的编程指南」（Writing Code for NLP Research）。该演讲从写原型和写模块两方面介绍了 NLP 研究该如何复制别人的代码、测试自己的代码块、记录及分享研究等，总之在研究者也要高效码代码的年代，这是一份浓缩的实践经验。
读者可以直接下载 PPT 了解详细内容，其中每一页 PPT 都带有简要的备注，根据这些备注可以将所有 PPT 以及整场演讲串联起来。
下载《Writing Code for NLP Research》
下面是整个分享的大纲。通过这次演讲，你可以学[……]
解读 2019 中国大数据与实体经济融合发展白皮书
在第二届数字中国建设峰会大数据分论坛大数据分论坛上，中国信息通信研究院总工程师余晓晖发布了《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（ 2019 年）》。
该白皮书对大数据与实体经济融合发展情况进行了全景展现，报告显示我国大数据融合发展已具备技术、产业、应用和政策基础，大数据在制造业、农业、服务业等实体经济各领域应用不断深入，给经济社会带来的益处和价值日益显现。
此外，白皮书还对大数据与实体经济融合发展机遇与挑战进行了深入分析，对推动我国大数据与实体经济融合创新发展提出了政策建议。
当前，世界经济正在加速向以数字生产力为标志的新阶段迈进，大数据是信息社会的重要战略资源，与实[……]
GitHub 超 2.7 万星，最全 Python 入门算法
Github 上超过 2.7 万星标；最全算法及 Python 实现
该项目的算法包括排序：
搜索等经典算法，描述较为详细，对算法原理本身、应用场景以及实现过程的可视化等。
我们讨论机器学习的时候，其实很多时候都是在讨论算法。今天就向大家推荐一个好资源，用 Python 实现所有算法。该项目在 Github 上已经获得了超过 2.7 万星标，可以说非常受欢迎了。
该项目主要包括两方面内容：
- 算法的基本原理讲解，
- 以及 Python 代码实现，并给出了算法实现过程的动图，非常直观易懂。
项目地址：
项目 GitHub 地址 1. 冒泡算法
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NLP 科研现状更新
一、资源简介
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。
中科院自动化研究所自然语言处理团队负责人宗成庆研究员的报告从学科产生与发展、技术挑战、基本方法、应用举例、技术现状等多个视角对自然语言处理领域进行了全面梳理，以及对该学科未来发展方向的分析和展望。我们希望这份报告能够帮助读者了解学科发展的脉络，激发研究兴趣，思考核心问题，领悟未来走向。
作者团队主要研究方向包括自然语言处理基础任务、机器翻译、知识图谱、信息抽取、问答系统、情感分类、基[……]
计算机视觉各研究方向汇总
所谓计算机视觉，即 compute vision ，就是通过用计算机来模拟人的视觉工作原理，来获取和完成一系列图像信息处理的机器。计算机视觉属于机器学习在视觉领域的应用，是一个多学科交叉的研究领域，涉及数学，物理，生物，计算机工程等多个学科，由此也可以想象到计算机视觉的研究范围非常广，也是图像，语音，自然语言处理领域中从业人数最多的。
1. 图像分类
1.1 基本概念
图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务，从最开始比较简单的 10 分类的灰度图像手写数字识别 mnist ，到后来更大一点的 10 分类的 cifar10 和 100 分类的cifar[……]
开源 Python 爬虫网站秒搜所有豆瓣好书
程序员在提升自己的道路，大多还是会选择阅读编程书籍这一途径，但找到一本好书就没那么容易了。
通过查看各大销售网站的销量数据和评价，以及豆瓣评分和评价人数，可以帮助我们更快的挖掘出经典的计算机书籍，还有那些被人们忽视的好书。
为什么说它很好用呢？演示一遍你就知道了：
可以看出这网站的界面非常简洁，没有花里花哨的内容，只有干货，你可以直接通过关键字、分数、和评价人数这三个选项进行搜索，比如我们可以搜索关键字：编程；分数：9.0；评价人数：100 人以上
查找结果的显示方式有按照分数排序和人数排序两种，按照分数排序的截图如下：
按照评价人数排序的截图如下[……]
12 大深度学习框架的入门项目
概述
开源框架总览：现如今开源生态非常完善，深度学习相关的开源框架众多，光是为人熟知的就有 caffe，tensorflow，pytorch/caffe2，keras，mxnet，paddldpaddle，theano，cntk，deeplearning4j，matconvnet 等。如何选择最适合你的开源框架是一个问题。一个合格的深度学习算法工程师怎么着得熟悉其中的 3 个以上吧。下面是各大开源框架的一个总览。
在这里我们还有一些框架没有放上来，是因为它们已经升级为大家更喜欢或者使用起来更加简单的版本，比如从 torch->pytorch，从 theano 到 lasa[……]