nlp
nlp 是一个记录自然语言处理（NLP）学习旅程的开源教程仓库，旨在通过实战代码和数据集，展示如何利用 NLP 技术解决现实世界的问题。它主要解决了开发者在构建 NLP 模型时面临的三大挑战：如何获取高质量的训练数据、如何进行规范的文本预处理，以及如何应用前沿算法提升模型性能。
该资源非常适合 NLP 初学者、数据科学家以及希望将理论转化为实践的开发者使用。其独特亮点在于提供了极其详尽的“文本预处理”指南，涵盖了从分词、词性标注到拼写纠正等全流程，并附带了可运行的代码示例和深入的技术文章链接。此外，nlp 还特别聚焦于“数据增强”领域，不仅介绍了针对文本、语音和音频的多种增强策略，还深入探讨了对抗攻击防御、数据噪声优化及回译技术等进阶话题。无论是想夯实基础的新手，还是寻求模型优化灵感的研究人员，都能在这里找到有价值的参考方案。
使用场景
某电商公司的数据科学团队正致力于构建一个智能客服系统，需要从海量且杂乱的用户评论中提取关键诉求并自动分类。
没有 nlp 时
- 数据噪声干扰严重：用户评论中充斥大量拼写错误、口语化表达及无关符号，导致原始文本无法直接用于模型训练，人工清洗耗时极长。
- 样本多样性不足：针对“物流延迟”等特定负面场景的训练样本稀缺，模型因缺乏足够数据支撑而频繁出现漏判或误判。
- 特征提取粒度粗糙：仅能基于简单的关键词匹配识别意图，无法理解"not good"与"good"的本质区别，也难以处理未登录的新词或变体。
- 抗攻击能力薄弱：面对恶意用户故意插入干扰字符或同义词替换的对抗性输入，系统极易失效，输出荒谬的分类结果。
使用 nlp 后
- 自动化预处理流水线：利用 nlp 提供的拼写校正（如 SymSpell 算法）和停用词过滤功能，快速将非结构化脏数据转化为标准文本，清洗效率提升 80%。
- 高效数据增强：通过回译（Back Translation）和无监督数据增强技术，自动生成大量高质量的合成样本，显著解决了长尾场景下的数据不平衡问题。
- 精细化语义理解：借助子词分词（Subword Tokenization）和词性标注，模型能精准捕捉细微的语义差异，即使面对新词或复杂句式也能准确识别用户意图。
- 鲁棒性显著增强：集成对抗攻击防御机制和数据噪声处理策略，使系统在面对恶意干扰输入时仍能保持稳定的分类准确率。
nlp 通过提供从数据清洗、增强到模型鲁棒性优化的全套解决方案，将原本需要数周的手工工程缩短为几天的高效自动化流程，大幅降低了自然语言处理项目的落地门槛。
运行环境要求
未说明
未说明
快速开始
NLP - 教程
用于展示自然语言处理如何解决实际问题的仓库。包含源代码、数据集以及 NLP 领域的最新进展。
数据增强
- NLP 中的数据增强
- 文本数据增强库
- 你的 NLP 模型能否抵御对抗攻击？
- 数据噪声化如何帮助提升 NLP 模型性能？
- 语音识别中的数据增强库
- 音频数据增强库
- 无监督数据增强
- 文本深度神经网络中的对抗攻击
- 通过 nlpaug 进行文本增强中的回译
通用
文本预处理
| 版块 | 子版块 | 描述 | 文章链接 |
|---|---|---|---|
| 分词 | 子词分词 | Medium | |
| 分词 | 单词分词 | Medium GitHub | |
| 分词 | 句子分词 | Medium GitHub | |
| 词性标注 | Medium GitHub | ||
| 词形还原 | Medium GitHub | ||
| 词干提取 | Medium GitHub | ||
| 停用词过滤 | Medium GitHub | ||
| 短语识别 | |||
| 拼写检查 | 基于词典 | 彼得·诺维格算法 | Medium GitHub |
| 基于词典 | Symspell | Medium GitHub | |
| 机器翻译 | 统计机器翻译 | Medium | |
| 机器翻译 | 注意力机制 | Medium | |
| 字符串匹配 | Fuzzywuzzy | Medium GitHub |
文本表示
| 部分 | 子部分 | 研究实验室 | 故事 | 来源 |
|---|---|---|---|---|
| 传统方法 | 词袋模型 (BoW) | Medium Github | ||
| 潜在语义分析 (LSA) 和潜在狄利克雷分配 (LDA) | Medium Github | |||
| 字符级 | 字符嵌入 | NYU | Medium Github | 论文 |
| 词级 | 负采样和层次 softmax | Medium | ||
| Word2Vec、GloVe、fastText | Medium Github | |||
| 上下文感知词向量 (CoVe) | Salesforce | Medium Github | 论文 代码 | |
| 对拼写错误不敏感的词嵌入 | Medium | 论文 | ||
| 语言模型生成的嵌入 (ELMo) | AI2 | Medium Github | 论文 代码 | |
| 上下文字符串嵌入 | Zalando Research | Medium | 论文 代码 | |
| 句子级 | Skip-thoughts | Medium Github | 论文 代码 | |
| InferSent | Medium Github | 论文 代码 | ||
| Quick-Thoughts | Medium | 论文 代码 | ||
| 通用句子嵌入 (GenSen) | Medium | 论文 代码 | ||
| 基于 Transformer 的双向编码器表示 (BERT) | Medium | 论文(2019) 代码 | ||
| 生成式预训练 (GPT) | OpenAI | Medium | 论文(2019) 代码 | |
| 自主神经网络 (SGNN) | Medium | 论文 | ||
| 多任务深度神经网络 (MT-DNN) | Microsoft | Medium | 论文(2019) | |
| 生成式预训练-2 (GPT-2) | OpenAI | Medium | 论文(2019) 代码 | |
| 通用语言模型微调 (ULMFiT) | OpenAI | Medium | 论文 代码 | |
| BERT 在科学领域 | Medium | 论文(2019) 论文(2019) | ||
| BERT 在临床领域 | NYU/PU | Medium | 论文(2019) 论文(2019) | |
| RoBERTa | UW/Facebook | Medium | 论文(2019) 论文 | |
| NLP 和 NLU 的统一语言模型 (UNILM) | Microsoft | Medium | 论文(2019) | |
| 跨语言语言模型 (XLMs) | Medium | 论文(2019) | ||
| Transformer-XL | CMU/Google | Medium | 论文(2019) | |
| XLNet | CMU/Google | Medium | 论文(2019) | |
| CTRL | Salesforce | Medium | 论文(2019) | |
| ALBERT | Google/Toyota | Medium | 论文(2019) | |
| T5 | Googles | Medium | 论文(2019) | |
| MultiFiT | Medium | 论文(2019) | ||
| XTREME | Medium | 论文(2020) | ||
| REALM | Medium | 论文(2020) |
| 文档级 | lda2vec | | Medium | 论文 | | | doc2vec | Google | Medium Github | 论文 |
自然语言处理问题
| 版块 | 子版块 | 描述 | 研究实验室 | 故事 | 论文与代码 |
|---|---|---|---|---|---|
| 命名实体识别 (NER) | 基于模式的识别 | Medium | |||
| 基于词典的识别 | Medium | ||||
| spaCy 预训练 NER | Medium Github | ||||
| 光学字符识别 (OCR) | 印刷文本 | Google Cloud Vision API | Medium | 论文 | |
| 手写文字 | LSTM | Medium | 论文 | ||
| 文本摘要 | 抽取式方法 | Medium Github | |||
| 摘要式方法 | Medium | ||||
| 情感识别 | 音频、文本、视觉 | 用于情感识别的三种多模态方法 | Medium |
声学问题
| 版块 | 子版块 | 描述 | 研究实验室 | 故事 | 论文与代码 |
|---|---|---|---|---|---|
| 特征表示 | 无监督学习 | 音频特征学习导论 | Medium | 论文 1 论文 2 论文 3 | |
| 特征表示 | 无监督学习 | Speech2Vec 和句子级嵌入 | Medium | 论文 1 论文 2 | |
| 特征表示 | 无监督学习 | Wav2vec | Medium | 论文 | |
| 语音转文本 | 语音转文本导论 | Medium |
文本距离度量
| 版块 | 子版块 | 描述 | 研究实验室 | 故事 | 论文与代码 |
|---|---|---|---|---|---|
| 欧氏距离、余弦相似度和 Jaccard 相似度 | Medium Github | ||||
| 编辑距离 | Levenshtein 距离 | Medium Github | |||
| 词移动距离 (WMD) | Medium Github | ||||
| 监督型词移动距离 (S-WMD) | Medium | ||||
| 曼哈顿 LSTM | Medium | 论文 |
模型解释
| 版块 | 子版块 | 描述 | 研究实验室 | 故事 | 论文与代码 |
|---|---|---|---|---|---|
| ELI5、LIME 和 Skater | Medium Github | ||||
| SHapley Additive exPlanations (SHAP) | Medium Github | ||||
| Anchors | Medium Github |
图
| 版块 | 子版块 | 描述 | 研究实验室 | 文章 | 论文与代码 |
|---|---|---|---|---|---|
| 嵌入 | TransE、RESCAL、DistMult、ComplEx、PyTorch BigGraph | Medium | RESCAL(2011) TransE(2013) DistMult(2015) ComplEx(2016) PyTorch BigGraph(2019) | ||
| 嵌入 | DeepWalk、node2vec、LINE、GraphSAGE | Medium | DeepWalk(2014) node2vec(2015) LINE(2015) GraphSAGE(2018) | ||
| 嵌入 | WLG、GCN、GAT、GIN | Medium | WLG(2011) GCN2017) GAT(2017) GraphSAGE(2018) | ||
| 嵌入 | PinSAGE(2018) | Medium | |||
| 嵌入 | HoIE(2015)、SimpIE(2018) | Medium | |||
| 嵌入 | ContE(2017)、ETE(2017) | Medium |
元学习
| 版块 | 子版块 | 描述 | 文章 |
|---|---|---|---|
| 引言 | Matching Nets(2016) MANN(2016) 基于LSTM的元学习器(2017) 原型网络(2017) ARC(2017) MAML(2017) MetaNet(2017) | Medium | |
| NLP | 对话生成 | DAML(2019)、PAML(2019)、NTMS(2019) | Medium |
| 分类 | 意图嵌入(2016) LEOPARD(2019) | Medium | |
| CV | 无监督学习 | CACTUs(2018) | Medium |
| 综合 | Siamese网络(1994)、Triplet网络(2015) | Medium | |
| MAML+(2018) | Medium |
图像
| 版块 | 子版块 | 描述 | 研究实验室 | 文章 | 论文与代码 |
|---|---|---|---|---|---|
| 目标检测 | R-CNN | Medium | 论文(2013) | ||
| 目标检测 | Fast R-CNN | Medium | 论文(2015) | ||
| 目标检测 | Faster R-CNN | Medium | 论文(2015) | ||
| 目标检测 | VGGNet | Medium | 论文(2014) | ||
| 实例分割 | Mask R-CNN | FAIR | Medium | 论文(2017) | |
| 图像分类 | ResNet(2015) | Microsoft | Medium | ||
| 图像分类 | ResNeXt(2016) | Medium |
评估
| 版块 | 子版块 | 描述 | 文章 |
|---|---|---|---|
| 引言 | Medium | ||
| 分类 | 混淆矩阵、ROC曲线、AUC | Medium | |
| 回归 | MAE、MSE、RMSE、MAPE、WMAPE | Medium | |
| 文本 | 熵、BLEU、GER、WER、GLUE | Medium |
源代码
| 版块 | 子版块 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|---|
| 拼写检查 | Github | ||
| InferSent | Github |
常见问题
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