自然语言处理有哪些实际开源项目新手学习

[新手开车技巧有哪些]新手开车，磕磕碰碰的小事故不可避免。根据我的经验，掌握一些安全行车小技巧是很有用的。大部分交通事故的原因是前后车追尾，当前车刹车时，后车因距离太近来不及减速，导致两车或...+阅读

自然语言处理有哪些实际开源项目新手学习

最近我们实验室整理发布了一批开源NLP工具包，这里列一下，欢迎大家使用。未来不定期更新。2016年3月31日更新，在THULAC新增Python版本分词器，欢迎使用。中文词法分析THULAC：一个高效的中文词法分析工具包包括中文分词、词性标注功能。已经提供C++、Java、Python版本。中文文本分类THUCTC：一个高效的中文文本分类工具提供高效的中文文本特征提取、分类训练和测试功能。THUTag：关键词抽取与社会标签推荐工具包GitHub - YeDeming/THUTag: A Package of Keyphrase Extraction and Social Tag Suggestion提供关键词抽取、社会标签推荐功能，包括TextRank、ExpandRank、Topical PageRank(TPR)、Tag-LDA、Word Trigger Model、Word Alignment Model等算法。PLDA / PLDA+：一个高效的LDA分布式学习工具包知识表示学习知识表示学习工具包GitHub - Mrlyk423/Relation_Extraction: Knowledge Base Embedding包括TransE、TransH、TransR、PTransE等算法。

考虑实体描述的知识表示学习算法GitHub - xrb92/DKRL: Representation Learning of Knowledge Graphs with Entity Descriptions词表示学习跨语言词表示学习算法Learning Cross-lingual Word Embeddings via Matrix Co-factorization主题增强的词表示学习算法GitHub - largelymfs/topical_word_embeddings: A demo code for topical word embedding可解释的词表示学习算法GitHub - SkTim/OIWE: Online Interpretable Word Embeddings考虑字的词表示学习算法GitHub - Leonard-Xu/CWE网络表示学习文本增强的网络表示学习算法GitHub - albertyang33/TADW: code for IJCAI2015 paper ＂Network Representation Learning with Rich Text Information＂自然语言处理有哪些实际开源项目，新手学习

讨论人工智能哪个学校最厉害

清华、北大、中科院计算所、南大…… 都有AI相关的国家重点实验室。中科院计算所智能信息处理重点实验室（史忠植院士组）中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室合肥有个人工智能机械研究所 AI的范围很广，包括很多子领域，具体到哪个老师的话或实验室的话，比较强的有： 1.清华智能技术与系统国家重点实验室：张钹院士马少平组：信息检索孙茂松组：自然语言处理 2.清华大学自动化系：张长水组：机器学习，模式识别 3.北大视觉听觉信息处理国家重点实验室：封富举组：生物特识别（人脸识别），机器学习查洪彬组：计算机视觉，机器人，三维图象 4.北大计算语言学研究所：自然语言处理 5.南京大学LAMDA周志华组：机器学习，模式识别，进化计算 6.哈尔滨工业大学语言语音重点实验室：李生，刘挺：信息检索，自然语言处理 7.中科院计算所机器翻译实验室刘群：机器翻译浙大在计算机图形学，计算机视觉方面，除了MSRA以外，应该是国内最强的了. 从在AI顶级会议和顶级杂志上发表的论文数量来看，清华和南大的周志华组是最厉害的. 欢迎大家跟贴讨论~！

请问国内有哪些学校在人工智能方面比较好打算考研报学校

AI的范围很广，包括很多子领域，单纯说哪个学校AI最强，没有一个明确的答案，具体到哪个老师的话或实验室的话，我知道比较强的有：

1.清华智能技术与系统国家重点实验室：

张钹院士

马少平组：信息检索

孙茂松组：自然语言处理

2.清华大学自动化系：

张长水组：机器学习，模式识别

3.北大视觉听觉信息处理国家重点实验室：

封富举组：生物特识别（人脸识别），机器学习

查洪彬组：计算机视觉，机器人，三维图象

4.北大计算语言学研究所：自然语言处理

5.南京大学LAMDA周志华组：机器学习，模式识别，进化计算

6.哈尔滨工业大学语言语音重点实验室：

李生，刘挺：信息检索，自然语言处理

7.中科院计算所机器翻译实验室刘群：机器翻译

差不多就这几个了。都不容易考。而且考上了还得看导师要不要。

Holonic ManufacturingHV和Nature Language ProcessingNLP是什

Holonic Manufacturing 孤岛制造系统

所谓孤岛制造系统，是一种形容。比如，我们形容一个企业，企业可能已经拥有许多独立的系统，例如会计核算、人事管理、库存控制，金融、电信的业务系统，那么，各自独立的系统形成了“信息孤岛”，比如制造系统与销售系统是彼此分离的，销售人员不知道近来制造部门生产了什么产品，制造人员也是很久之后才搞明白销售人员卖了什么产品。“信息孤岛”对提升企业的竞争力并没有什么帮助。

Nature Language Processing 自然语言处理

自然语言处理的范围涉及到众多的部门，如语音的自动识别与合成、机器翻译、自然语言理解、人机对话、信息检索、文本分类、自动文摘，等等。这些部门可以归纳为如下四个大的方向：

1. 语言学方向：把自然语言处理作为语言学的分支来研究，它只研究语言及语言处理与计算相关的方面，而不管其在计算机上的具体实现。这个研究方向的最重要的研究领域是语法形式化理论和自然语言处理的数学理论。

2. 数据处理方向：把自然语言处理作为开发语言研究相关程序以及语言数据处理的学科来研究。这一方向的研究早期的研究有术语数据库的建设、各种机器可读的电子词典的开发，近年来随着大规模语料库的出现，这个方向的研究显得更加重要。

3. 人工智能和认知科学方向：把自然语言处理作为在计算机上实现自然语言能力的学科来研究，探索自然语言理解的智能机制和认知机制。这一方向的研究与人工智能以及认知科学关系密切。

4. 语言工程方向：把自然语言处理作为面向实践的、工程化的语言软件开发来研究。这一方向的研究一般称为“人类语言技术（Human Language Technique，简称HLT）”，或者称为“语言工程”（Language Engineering）