NLP, 知识图谱参考资源
NLP
自然語言處理（Natural Language Processing）是深度學習的主要應用領域之一。
教程
http://cs224d.stanford.edu/
CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
http://web.stanford.edu/class/cs224n/syllabus.html
cs224d課程的課件
http://demo.clab.cs.cmu.edu/NLP/
CMU的NLP教程。該網頁下方還有美國其他高校的NLP課程的鏈接。
http://ccl.pku.edu.cn/alcourse/nlp/
北京大學的NLP教程，特色：中文處理。缺點：傳統方法居多，深度學習未涉及。
http://www.cs.columbia.edu/~cs4705/
COMS W4705: Natural Language Processing
https://mp.weixin.qq.com/s/TSc4E8lKwgc-EvzP8OlJeg
初學者如何查閱自然語言處理（NLP）領域學術資料
https://zhuanlan.zhihu.com/kb-qa
揭開知識庫問答KB-QA的面紗（知識圖譜方面的系列專欄）
http://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3book.pdf
《語音與語言處理》第三版，NLP和語音合成方面的專著
https://mp.weixin.qq.com/s/5KhTWdOk-b84DXmoVr68-A
CIPS ATT 2017 文本分析和自然語言課程PPT
http://phontron.com/class/nn4nlp2017/assets/slides/
CMU NN for NLP
http://phontron.com/class/mtandseq2seq2017/
CMU Machine Translation and Sequence to Sequence Models
https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures
Oxford Deep NLP 2017 course
書籍
http://ccl.pku.edu.cn/alcourse/nlp/LectureNotes/Natural%20Language%20Processing%20with%20Python.pdf
《Natural Language Processing with Python》，Steven Bird、Ewan Klein、Edward Loper著。這本書的作者們創建了著名的NLTK工具庫。
注：Steven Bird，愛丁堡大學博士，墨爾本大學副教授。
http://www.stevenbird.net/about.html
Ewan Klein，蘇格蘭人，哥倫比亞大學博士（1978年），愛丁堡大學教授。
Edward Loper，賓夕法尼亞大學博士。
https://mp.weixin.qq.com/s/0HmsMytif3INqAX1Si5ukA
推薦5本經典自然語言處理書籍
網站
http://www.52nlp.cn/
一個自然語言處理愛好者的群體博客。包括52nlp、rickjin、liwei等國內外華人大牛。
http://www.shareditor.com/bloglistbytag/?tagname=%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%8A%A8%E6%89%8B%E5%81%9A%E8%81%8A%E5%A4%A9%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA
實戰課程：自己動手做聊天機器人
http://www.icst.pku.edu.cn/lcwm/
北京大學計算機科學技術研究所語言計算與互聯網挖掘研究室
https://github.com/rockingdingo/deepnlp
NLP深度學習方面的代碼庫
https://liweinlp.com/
NLP專家李維的blog
http://www.shuang0420.com/
一個NLP方面的blog
http://www.cnblogs.com/Determined22/
一個DL+ML+NLP的blog
http://www.cnblogs.com/robert-dlut/
一個NLP方面的blog
blog.csdn.net/hellonlp/
一個NLP方面的blog
工具
Natural Language Toolkit(NLTK)
官網：
http://www.nltk.org/
可使用nltk.download()下載相關nltk官方提供的各種資源。
參考：
http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk3.html
OpenNLP
http://opennlp.apache.org/
FudanNLP
https://github.com/FudanNLP/fnlp
Stanford CoreNLP
http://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/
THUCTC
THUCTC(THU Chinese Text Classification)是由清華大學自然語言處理實驗室推出的中文文本分類工具包。
http://thuctc.thunlp.org/
gensim
gensim是Python語言的計算文本相似度的程序包。
http://radimrehurek.com/gensim/index.html
pip install --upgrade gensim
GitHub：
https://github.com/RaRe-Technologies/gensim
參考：
http://www.open-open.com/lib/view/open1444351655682.html
情感分析的新方法——基于Word2Vec/Doc2Vec/Python
http://blog.csdn.net/Star_Bob/article/details/47808499
Gensim Word2vec使用教程
GloVe
GloVe:Global Vectors for Word Representation
https://nlp.stanford.edu/projects/glove/
textsum
textsum是一個基于深度學習的文本自動摘要工具。
代碼：
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/textsum
參考：
http://www.jiqizhixin.com/article/1449
谷歌開源新的TensorFlow文本自動摘要代碼
http://blog.csdn.net/tensorflowshizhan/article/details/69230070
TensorFlow文本摘要生成 - 基于注意力的序列到序列模型
jieba
https://github.com/fxsjy/jieba
NLPIR
NLPIR漢語分詞系統(又名ICTCLAS2013)，是中科院張華平博士的作品。官網：
http://ictclas.nlpir.org/
參考：
http://ictclas.nlpir.org/nlpir/
這個網頁對于NLP的大多數功能進行了可視化的展示。NLP入門必看。
snownlp
https://github.com/isnowfy/snownlp
HanLP
HanLP是一個目前留學日本的中國學生的作品。
官網：
http://hanlp.linrunsoft.com/
作者blog：
http://www.hankcs.com/
Github：
https://github.com/hankcs/HanLP/
從作者的名氣來說，HanLP無疑是最低的，性能也不見得有多好。然而對于初學者來說，這卻是最適合的工具。這主要體現在以下幾個方面：
1.中文處理能力。NLTK和OpenNLP對中文支持非常差，這里不光是中文分詞的問題，有些NLP算法需要一定的語言模型數據，但瀏覽NLTK官方的模型庫，基本找不到中文模型數據。
2.jieba、IK之類的功能太單一，多數局限在中文分詞方面領域。gensim、THUCTC專注于NLP的某一方面，也不是通用工具。
3.NLPIR和Stanford CoreNLP算是功能最強的工具包了。前者的問題在于收費不開源，后者的問題在于缺少中文文檔。FudanNLP的相關文檔較少，文檔友好度不如HanLP。
4.HanLP在主頁上提供了相關算法的blog，便于初學者快速掌握相關概念。其詞典是明文發布，便于用戶修改。HanLP執行時，會將明文詞典以特定結構緩存，以提高執行效率。
注：不要以為中文有分詞問題，就比別的語言復雜，英文還有詞根問題呢。。。每種語言都不簡單。
AllenNLP
AllenNLP是Allen AI實驗室的作品，采用深度學習技術，基于PyTorch開發。
官網：
http://allennlp.org/
Allen AI實驗室由微軟聯合創始人Paul G. Allen投資創立。
官網：
http://allenai.org/
其他
https://github.com/mozillazg/python-pinyin
python版的漢字轉拼音軟件
https://github.com/ysc/word
Java分布式中文分詞組件-word分詞
http://jena.apache.org/
jena是一個語義網絡、知識圖譜相關的軟件。
NLPchina
NLPchina(中國自然語言處理開源組織)旗下有許多好用的工具。
官網：
http://www.nlpcn.org/
Github：
https://github.com/NLPchina
Ansj
Ansj是一個NLPchina旗下的開源的Java中文分詞工具，基于中科院的ictclas中文分詞算法，比其他常用的開源分詞工具（如mmseg4j）的分詞準確率更高。
https://github.com/NLPchina/ansj_seg
Word2VEC_java
word2vec java版本的一個實現。
https://github.com/NLPchina/Word2VEC_java
doc2vec java版本的一個實現，基于Word2VEC_java。
https://github.com/yao8839836/doc2vec_java
ansj_fast_lda
LDA算法的Java包。
https://github.com/NLPchina/ansj_fast_lda
nlp-lang
這個項目是一個基本包.封裝了大多數nlp項目中常用工具
https://github.com/NLPchina/nlp-lang
詞性標注
http://jacoxu.com/ictpos3-0%E6%B1%89%E8%AF%AD%E8%AF%8D%E6%80%A7%E6%A0%87%E8%AE%B0%E9%9B%86/
ICTPOS3.0漢語詞性標記集
Word Hashing
Word Hashing是非常重要的一個trick，以英文單詞來說，比如good，他可以寫成#good#，然后按tri-grams來進行分解為#go goo ood od#，再將這個tri-grams灌入到bag-of-word中，這種方式可以非常有效的解決vocabulary太大的問題(因為在真實的web search中vocabulary就是異常的大)，另外也不會出現oov問題，因此英文單詞才26個，3個字母的組合都是有限的，很容易枚舉光。
那么問題就來了，這樣兩個不同的單詞會不會產出相同的tri-grams，paper里面做了統計，說了這個沖突的概率非常的低，500K個word可以降到30k維，沖突的概率為0.0044%。
但是在中文場景下，這個Word Hashing估計沒有這么有效了。
詞匯共現
詞匯共現是指詞匯在文檔集中共同出現。以一個詞為中心，可以找到一組經常與之搭配出現的詞，作為它的共現詞匯集。
詞匯共現的其中一種用例：
有若干關鍵詞，比如：水果、天氣、風，有若干描述詞，比如，很甜、晴朗、很大，然后現在要找出他們之間的搭配，在這個例子里，我們最終要找到：水果很甜、天氣晴朗、風很大
http://sewm.pku.edu.cn/TianwangLiterature/SEWM/2005(5)/%5b%b3%c2%c1%88,%20et%20al.,2005%5d/050929.pdf
關鍵詞提取
主要三種方法：
1.基于統計特征，如TF-IDF。
2.基于詞圖模型，如TextRank。
3.基于主題模型，如LDA。
自然語言理解
Natural language understanding(NLU)屬于NLP的一個分支，屬于人工智能的一個部分，用來解決機器理解人類語言的問題，屬于人工智能的核心難題。
上圖是語義理解中，最有實用價值的框架語義表示（frame semantics representation）的原理簡圖。
參考：
http://www.shuang0420.com/2017/04/27/NLP%E7%AC%94%E8%AE%B0%20-%20NLU%E4%B9%8B%E6%84%8F%E5%9B%BE%E5%88%86%E7%B1%BB/
NLU之意圖分類
論文
《Distant Supervision for relation extraction without labeled data》
《Using Recurrent Neural Networks for Slot Filling in Spoken Language Understanding》
《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》：TextCNN的開山之作
知識圖譜參考資源
https://wenku.baidu.com/view/38ad3ef7e109581b6bd97f19227916888586b959.html
知識圖譜構建技術綜述
https://wenku.baidu.com/view/e69a3619fe00bed5b9f3f90f76c66137ee064f15.html
知識圖譜技術綜述
https://wenku.baidu.com/view/b3858227c5da50e2534d7f08.html
知識圖譜技術原理介紹
https://mp.weixin.qq.com/s/JLYegFP7kEg6n34crgP09g
基于知識圖譜的問答系統關鍵技術研究
https://mp.weixin.qq.com/s/XgKvh63wgEe-CR9bchp03Q
什么是知識圖譜？
https://mp.weixin.qq.com/s/iqFXvhvYfOejaeNAhXxJEg
當知識圖譜遇上聊天機器人
https://mp.weixin.qq.com/s/U-dlYhnaR8OQw2UKYKUWKQ
知識圖譜前沿技術課程實錄
https://mp.weixin.qq.com/s/MZE_SXsNg6Yt4dz2fmB1sA
阿里知識圖譜首次曝光：每天千萬級攔截量，億級別全量智能審核
https://mp.weixin.qq.com/s/WIro7pk7kboMvdwpZOSdQA
東南大學漆桂林：知識圖譜的應用
https://mp.weixin.qq.com/s/z1hhG4GaBQXPHHt9UGZPnA
東南大學高桓：知識圖譜表示學習
https://mp.weixin.qq.com/s/JZYH_m1eS93KRjkWA82GoA
復旦肖仰華：基于知識圖譜的問答系統
https://mp.weixin.qq.com/s/cEmtOAtfP2gSBlaPfGXb3w
多源信息表示學習在知識圖譜中的應用
https://mp.weixin.qq.com/s/cL1aKdu8ig8-ocOPirXk2w
如何構建知識圖譜
https://mp.weixin.qq.com/s/Nh7XJOLNBDdpibopVG4MrQ
中文通用百科知識圖譜（CN-DBpedia）
總結
以上是生活随笔為你收集整理的NLP, 知识图谱参考资源的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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