NLP

NLP分析技术是自然语言处理中的关键部分，通过深入研究和实践，揭示了语言数据背后的深层次信息。

HanLP 是一个好用的中文自然语言库，功能覆盖了分词、词性标注、命名实体识别等多项核心技术。它的精确性和高效性让多开发者都称赞不已。最牛的地方是，HanLP 采用了并行计算和高效的数据结构，极大地提升了速度。嗯，想做中文的朋友，可以试试它。通过 Maven 或 Gradle 轻松引入依赖，甚至 Python 也有接口。你要做情感、智能客服、文本挖掘啥的，HanLP 都能轻松搞定。最重要的是，它的设计灵活且扩展性强，你可以根据需求调整各种模块。如果你要用中文工具，HanLP 绝对是个不错的选择！

预测性文本挖掘的经典入门书，强烈推荐《Fundamentals_of_Predictive_Text_Mining》这本书，内容扎实不花哨，挺适合前端或数据产品转型做文本智能推荐的同学啃一啃。书里讲得不只是概念，像是怎么从文本里提特征、模型怎么训练、评估指标怎么选，讲得都挺明白的，思路也清晰。你要是有推荐系统、舆情这类项目需求，翻翻这本书有启发。尤其像TF-IDF或支持向量机这种工具的实际用法，书里都有案例支撑，代码也不复杂，直接能落地。嗯，现在大模型火成那样，书里也提到了BERT和GPT，虽不是主线，但入门够用了。

NHS 中员工和患者的 NLP 体验数据挖掘项目，挺适合你想玩点数据科学的场景。代码都在一个仓库里，虽然结构有点凌乱，嗯，还是能跑的。你可以直接翻ProjectPlanAndResults.Rmd文件，或者看 HTML 版本，比较直观。数据都是现成的，想研究就别客气，直接下下来看。要注意哦，部分工作分散在别的仓库里，想跑全流程得耐心理清下依赖。如果你对数据挖掘感兴趣，可以先瞄一眼相关的慢性传染病患者分组研究，挺有意思。

目标阴影去除的 Matlab 代码，功能还挺多，适合你做图像和语义时用来清洗数据。它分成两个模块：一个是数学题生成，另一个是古诗填空。你可以在数学页面选加减乘除、运算数的个数和范围，自动生成题目，适合练习基本算法逻辑。古诗模块就挺有意思的了，前句后句都能练，适合搞中文 NLP 方向的朋友参考。代码写得还比较清晰，回调函数像GenerateTestButtonPushed都直接操作全局变量data1和data2，生成的数据结构也不复杂。如果你在做类似教育类 App 的小工具，或者在搭界面的时候需要测试动态内容展示，这套代码可以当个不错的起点。另外，项目里还有一些挺实用的参考资源，像MATLAB

短信内容的 NLP 数据集，挺适合用来练手做分类模型的。公开可用的SMS Spam Collection数据集，消息都带标签，是不是垃圾短信一目了然。你可以直接拿来做二分类，模型跑起来也快。消息内容都是英文，清洗也方便，最基础的文本预都能练到，比如tokenize、stop words这些。适合用朴素贝叶斯、SVM甚至LSTM试一圈。数据量不算大，初学者不会跑崩机器，老手也能快速试模型思路。嗯，还能配合TF-IDF或word2vec做特征提取，挺灵活的。顺带一提，这篇文章了不少类似的开源数据集，想扩展数据源的可以看看。如果你最近正好在练NLP 文本分类，这个数据集还挺合适的，干净、标注清晰，代

Aspect Based Sentiment Analysis任务是为多个方面的潜在长文本分类情感。关键思想是构建一个现代化的NLP工具包，支持解释模型预测。近似的决策解释帮助您推断预测的可靠性。该工具包独立、可扩展，并可根据您的需求自由扩展。我们在文章中总结了这些想法。

知乎“看山杯”夺冠记的经验分享，算是 NLP 圈子里一份挺硬核但又好懂的实战手记。比赛的任务是给知乎提问打标签，典型的多标签文本分类问题。文章一步步讲了数据、模型搭建、调参策略，还穿插了不少实战小技巧。比如怎么上百万条问答数据、怎么用预训练的词向量做 embedding、甚至还提到了shuffle和drop这种小众但有用的数据增强方式，蛮有料的。如果你最近在搞文本分类或者想入门 NLP，这篇文章值得好好看一遍。

这是在https://nlp100.github.io/ja/发布的MATLAB语言处理100种示例2020。这个代码库展示了多人贡献的实例，通过解决实际而令人兴奋的任务，以有趣的方式学习编程、数据分析和研究技能。

《Python Natural Language Processing》的内容覆盖得还挺全，适合你想用 Python 搞点 NLP 项目的时候参考一下。基础讲得细，从tokenization、stemming到lemmatization，每一步都有例子。嗯，连正则表达式和清洗文本的方法也安排上了，对初学者友好得。 模型那块也没落下，从最基础的n-gram模型，到像LDA、LSA这种稍进阶的主题建模，都有。你要是对Word2Vec、GloVe这种词向量表示比较感兴趣，书里也有完整的训练流程和应用，代码还挺易懂。 句法和命名实体识别这块也不错，适合做信息抽取或者知识图谱的同学。NER 方面，不光识