# 自然语言处理 #
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NLP神器spaCy 2.1中文预训练模型
spaCy是最流行的开源NLP开发包之一，它有极快的处理速度，并且预置了词性标注、句法依存分析、命名实体识别等多个自然语言处理的必备模型，因此受到社区的热烈欢迎。中文版预训练模型包括词性标注、依存分析和命名实体识别，由汇智网提供，下载地址：spaCy2.1中文模型包 。
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推荐系统中不得不说的DSSM双塔模型
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本文主要介绍项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型。作为推荐领域中大火的双塔模型，因为效果不错并且对工业界十分友好，所以被各大厂广泛应用于推荐系统中。
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NLP之Stanford Parser using NLTK
因为官网的使用的很不方便，各个参数没有详细的说明，也查不到很好的资料了。所以决定使用python配合NLTK来获取Constituency Parser和Denpendency Parser。
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（转）word2vec前世今生
word2vec 前世今生
2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），也是很多NLP任务的基础。
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自然语言处理工具HanLP-N最短路径分词
本篇给大家分享baiziyu 写的HanLP 中的N-最短路径分词。以为下分享的原文，部分地方有稍作修改，内容仅供大家学习交流！首先说明在HanLP对外提供的接口中没有使用N-最短路径分词器的，作者在官网中写到这个分词器对于实体识别来说会比最短路径分词稍好，但是它的速度会很慢。
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