Top AI Repos — open-source AI, indexed and scored
Top AI Repos tracks AI repositories on GitHub and answers two different questions about each one: is it moving right now, and would you bet a product on it.
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兜哥出品 <一本开源的NLP入门书籍>
| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-24 | 2490 |
| 2026-07-25 | 2490 |
| 2026-07-28 | 2490 |
| 2026-07-30 | 2490 |
| 2026-08-06 | 2490 |
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# NLP基础知识 - [常用数据集简介](常用数据集简介.md) - [推荐更新源](推荐更新源.md) - [打造NLP工具箱](打造NLP工具箱.md) - [如何衡量机器学习分类模型](如何衡量机器学习分类模型.md) - [词袋模型和TFIDF模型](词袋模型和TFIDF模型.md) - [Word2Vec模型和Doc2Vec模型](Word2Vec模型和Doc2Vec模型.md) - [自己动手训练word2vec模型](自己动手训练word2vec模型.md) - [使用多层感知机进行文档分类](使用多层感知机进行文档分类.md) - [使用fasttext进行文档分类](使用fasttext进行文档分类.md) - [使用LDA进行文档主题建模](使用LDA进行文档主题建模.md) - [使用Jieba进行中文词性标注](使用Jieba进行中文词性标注.md) - [使用TextRank和TFIDF进行关键字自动提取](使用TextRank和TFIDF进行关键字自动提取.md) - [文档相似度](文档相似度.md) # NLP应用案例 - [对美食评语进行情感分析](预测Yelp美食评分.md) # 让机器理解文字 图像、文字和声音是人类接触、理解外部世界最常见的三种形式，其中文字又是最容易保存和进行交换的形式。大量的人类文明，最终都是以文字的形式保留下来的；大量的信息交换，都是是文字的形式进行。如何能让机器可以与人交流，理解人类的思想，最终能像人类一样理解文字以及文字背后的各种想法、意图呢？自然语言处理，即所谓的NLP是重要的支撑技术。  # NLP与安全 在传统的web攻防中，大家与http协议结下了不解之缘。但是在安全领域，web攻防只是很小一个分支。许多明显的与工作和生活无关的垃圾邮件，人一样就可以看出来，但是基于规则的垃圾邮件网关处理起来却总是差强人意。越来越多的电商、论坛甚至是视频网站的弹幕，总是可以看到明显的人身攻击或者违法违规信息，但是基于规则的过滤机制总是被绕过。人类可以很轻松的理解二十四口交换机，知道苹果是水果还是手机，但是机器如何做到呢？答案就是NLP。 # 一本开源的NLP入门书籍 这可能是第一本用开源的思想写的NLP入门书籍，整个写作过程都在我的Github上。 https://github.com/duoergun0729/nlp 之所以想用开源的思路去写，主要是因为NLP技术，尤其是基于机器学习的NLP技术发展非常快，比如目前已经广泛使用的fasttext技术，2016年发布论文，2017年已经进入大量生产领域，但是许多自然语言处理书籍还停留在大学课程的范围，甚至连词向量都很少涉及。相对周期繁琐的纸质书籍编写，在Github上我可以很方便的进行编写和更新，有勘误也可以很快修改。目前我已经完成了其中的三篇，后面我将不断更新内容，大家可以订阅我的Github，或者关注我的微信公众号《**兜哥带你学安全**》  # License © 2018~2025 兜哥. 本作品采用[知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)进行许可。没有我许可的任何使用该书进行的商业行为都是违法。
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