{"id":13609501,"url":"https://github.com/HanXinzi-AI/awesome-NLP-resources","last_synced_at":"2025-04-12T20:32:05.678Z","repository":{"id":40676957,"uuid":"362049928","full_name":"HanXinzi-AI/awesome-NLP-resources","owner":"HanXinzi-AI","description":"a collection of NLP projects\u0026tools. 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markdownlint-disable --\u003e\n\u003ch1 align=\"center\"\u003e\n    自然语言处理项目\u0026工具库\u0026资源大全\n    \u003cbr\u003e\n\u003c/h1\u003e\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n    \u003cstrong\u003e自然语言处理项目\u0026工具库\u0026资源大全，划分子领域版块汇集梳理，每周自动更新\u003c/strong\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n    \u003ca href=\"#Contents\" title=\"项目数量\"\u003e\u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/projects-100-blue.svg?color=5ac4bf\"\u003e\u003c/a\u003e\n    \u003ca href=\"#Contribution\" title=\"欢迎完善\"\u003e\u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/contributions-welcome-green.svg\"\u003e\u003c/a\u003e\n    \u003ca href=\"https://github.com/HanXinzi-AI/awesome-NLP-resources/releases\" title=\"最近更新\"\u003e\u003cimg 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Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003ekk7nc Text_Classification\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/kk7nc\"\u003e@kk7nc\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/Tencent/NeuralNLP-NeuralClassifier\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/NeuralNLP-NeuralClassifier(Tencent).jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/Tencent/NeuralNLP-NeuralClassifier\"\u003eNeuralNLP-NeuralClassifier(Tencent)\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 1.4K · \u003ca href=\"https://github.com/Tencent/NeuralNLP-NeuralClassifier\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e腾讯文本分类开源项目，包含多种模型实现和完整模型构建流程\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca 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Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003epytorch实现的情感分析建模\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/bentrevett\"\u003e@bentrevett\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/songyouwei/ABSA-PyTorch\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/Aspect-Based-Sentiment-Analysis.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/songyouwei/ABSA-PyTorch\"\u003eAspect-Based-Sentiment-Analysis\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 1.6K · \u003ca href=\"https://github.com/songyouwei/ABSA-PyTorch\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于不同粒度的图卷积网络情感分析实现。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/songyouwei\"\u003e@songyouwei\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/baidu/Senta\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/baidu-Senta.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/baidu/Senta\"\u003ebaidu-Senta\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 1.6K · \u003ca href=\"https://github.com/baidu/Senta\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e百度的Senta情感分析项目\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/baidu\"\u003e@baidu\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/cxy229/BDCI2019-SENTIMENT-CLASSIFICATION\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/BDCI2019-Sentiment-classification.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/cxy229/BDCI2019-SENTIMENT-CLASSIFICATION\"\u003eBDCI2019-Sentiment-classification\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 440 · \u003ca href=\"https://github.com/cxy229/BDCI2019-SENTIMENT-CLASSIFICATION\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eBDCI2019情感分析比赛第1名方案\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/cxy229\"\u003e@cxy229\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/Customer_Satisfaction_Analysis.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis\"\u003eCustomer_Satisfaction_Analysis\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 330 · \u003ca href=\"https://github.com/CarryChang/Customer_Satisfaction_Analysis\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e消费者满意度分析建模\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/CarryChang\"\u003e@CarryChang\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/lsvih/chinese-customer-review\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/chinese-customer-review.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/lsvih/chinese-customer-review\"\u003echinese-customer-review\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 34 · \u003ca href=\"https://github.com/lsvih/chinese-customer-review\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e中文点评网站评论数据\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/lsvih\"\u003e@lsvih\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/table\u003e\n\n\u003cbr\u003e\n\n## 序列标注\n\n\u003ca href=\"#目录\"\u003e\u003cimg align=\"right\" width=\"15\" height=\"15\" src=\"https://git.io/JtehR\" alt=\"Back to top\"\u003e\u003c/a\u003e\n\n\u003ctable width=\"100%\"\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/z814081807/DeepNER\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/Chinese-DeepNER.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/z814081807/DeepNER\"\u003eChinese-DeepNER\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 700 · \u003ca href=\"https://github.com/z814081807/DeepNER\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e深度学习命名实体识别项目\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/z814081807\"\u003e@z814081807\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/yuanxiaosc/BERT-for-Sequence-Labeling-and-Text-Classification\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/BERT-for-Sequence-Labeling-and-Text-Classification.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/yuanxiaosc/BERT-for-Sequence-Labeling-and-Text-Classification\"\u003eBERT-for-Sequence-Labeling-and-Text-Classification\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 410 · \u003ca href=\"https://github.com/yuanxiaosc/BERT-for-Sequence-Labeling-and-Text-Classification\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于bert的序列标注与文本分类\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/yuanxiaosc\"\u003e@yuanxiaosc\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/qiufengyuyi/sequence_tagging\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/sequence_tagging.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/qiufengyuyi/sequence_tagging\"\u003esequence_tagging\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 390 · \u003ca href=\"https://github.com/qiufengyuyi/sequence_tagging\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e序列标注实现\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/qiufengyuyi\"\u003e@qiufengyuyi\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/yongzhuo/Macadam\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/Macadam.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/yongzhuo/Macadam\"\u003eMacadam\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 300 · \u003ca href=\"https://github.com/yongzhuo/Macadam\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eMacadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础，专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/yongzhuo\"\u003e@yongzhuo\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/howl-anderson/seq2annotation\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/seq2annotation.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/howl-anderson/seq2annotation\"\u003eseq2annotation\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 80 · \u003ca href=\"https://github.com/howl-anderson/seq2annotation\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e序列标注的实现方案\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/howl-anderson\"\u003e@howl-anderson\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/table\u003e\n\n\u003cbr\u003e\n\n## 问答系统与聊天机器人\n\n\u003ca href=\"#目录\"\u003e\u003cimg align=\"right\" width=\"15\" height=\"15\" src=\"https://git.io/JtehR\" alt=\"Back to top\"\u003e\u003c/a\u003e\n\n\u003ctable width=\"100%\"\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/deepmipt/DeepPavlov\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/DeepPavlov.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/deepmipt/DeepPavlov\"\u003eDeepPavlov\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 5.8K · \u003ca href=\"https://github.com/deepmipt/DeepPavlov\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e深度学习端到端的对话系统\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/deepmipt\"\u003e@deepmipt\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/deepset-ai/haystack\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/haystack.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/deepset-ai/haystack\"\u003ehaystack\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 5.2K · \u003ca href=\"https://github.com/deepset-ai/haystack\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e端到端的深度学习问答检索系统\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/deepset-ai\"\u003e@deepset-ai\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/baidu/AnyQ\"\u003e\u003cimg 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Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于金融-司法领域(兼有闲聊性质)的聊天机器人\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/charlesXu86\"\u003e@charlesXu86\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/Doragd/Chinese-Chatbot-PyTorch-Implementation\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/Chinese-Chatbot-PyTorch.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/Doragd/Chinese-Chatbot-PyTorch-Implementation\"\u003eChinese-Chatbot-PyTorch\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 670 · \u003ca href=\"https://github.com/Doragd/Chinese-Chatbot-PyTorch-Implementation\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于pytorch实现的对话机器人\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/Doragd\"\u003e@Doragd\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/wuba/qa_match\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/58-qa_match.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/wuba/qa_match\"\u003e58-qa_match\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 310 · \u003ca href=\"https://github.com/wuba/qa_match\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e58的匹配型问答系统实现\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/wuba\"\u003e@wuba\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/kushalj001/pytorch-question-answering\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" 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Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003etensorflow实现的文本转语音项目\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/TensorSpeech\"\u003e@TensorSpeech\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/NVIDIA/waveglow\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/NVIDIA-waveglow.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/NVIDIA/waveglow\"\u003eNVIDIA-waveglow\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 2K · \u003ca href=\"https://github.com/NVIDIA/waveglow\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eNVIDIA的waveglow语音合成项目\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/NVIDIA\"\u003e@NVIDIA\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" 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\u003ca href=\"https://github.com/vbelz/Speech-enhancement\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e语音增强项目\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/vbelz\"\u003e@vbelz\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/ZhengkunTian/OpenTransformer\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/OpenTransformer.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/ZhengkunTian/OpenTransformer\"\u003eOpenTransformer\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 310 · \u003ca href=\"https://github.com/ZhengkunTian/OpenTransformer\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于transformer的语音识别\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca 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\u003ca href=\"https://github.com/shaoxiongji\"\u003e@shaoxiongji\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/NLP-Knowledge-Graph.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph\"\u003eNLP-Knowledge-Graph\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 1.2K · \u003ca href=\"https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eNLP知识图谱资料\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/lihanghang\"\u003e@lihanghang\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca 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href=\"https://github.com/GaoPeng97\"\u003e@GaoPeng97\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/ChenChengKuan/awesome-text-generation\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/awesome-text-generation.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/ChenChengKuan/awesome-text-generation\"\u003eawesome-text-generation\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 460 · \u003ca href=\"https://github.com/ChenChengKuan/awesome-text-generation\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eawesome文本生成资料\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/ChenChengKuan\"\u003e@ChenChengKuan\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca 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href=\"https://github.com/liuslnlp/CoupletAI\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eAI对联生成\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/WiseDoge\"\u003e@WiseDoge\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/kylemcdonald/gpt-2-poetry\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/gpt-2-poetry.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/kylemcdonald/gpt-2-poetry\"\u003egpt-2-poetry\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 84 · \u003ca href=\"https://github.com/kylemcdonald/gpt-2-poetry\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003egpt2诗歌生成\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/kylemcdonald\"\u003e@kylemcdonald\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/YunwenTechnology/QueryGeneration\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/QueryGeneration.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/YunwenTechnology/QueryGeneration\"\u003eQueryGeneration\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 83 · \u003ca href=\"https://github.com/YunwenTechnology/QueryGeneration\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于深度学习的相似问题生成\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/YunwenTechnology\"\u003e@YunwenTechnology\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/table\u003e\n\n\u003cbr\u003e\n\n## 文本摘要生成\n\n\u003ca href=\"#目录\"\u003e\u003cimg align=\"right\" width=\"15\" height=\"15\" src=\"https://git.io/JtehR\" alt=\"Back to top\"\u003e\u003c/a\u003e\n\n\u003ctable width=\"100%\"\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/icoxfog417/awesome-text-summarization\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/awesome-text-summarization.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/icoxfog417/awesome-text-summarization\"\u003eawesome-text-summarization\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 1.2K · \u003ca href=\"https://github.com/icoxfog417/awesome-text-summarization\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eawesome文本摘要生成资料\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/icoxfog417\"\u003e@icoxfog417\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/bert-extractive-summarizer.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer\"\u003ebert-extractive-summarizer\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 1K · \u003ca href=\"https://github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于bert的抽取式文本摘要生成\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/dmmiller612\"\u003e@dmmiller612\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/liucongg/GPT2-NewsTitle\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/GPT2-NewsTitle.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/liucongg/GPT2-NewsTitle\"\u003eGPT2-NewsTitle\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 690 · \u003ca href=\"https://github.com/liucongg/GPT2-NewsTitle\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eGPT2新闻标题自动生成\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/liucongg\"\u003e@liucongg\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/neulab/Text-Summarization-Papers\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/Text-Summarization-Papers.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/neulab/Text-Summarization-Papers\"\u003eText-Summarization-Papers\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 460 · \u003ca href=\"https://github.com/neulab/Text-Summarization-Papers\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e文本总结与摘要生成相关论文\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/neulab\"\u003e@neulab\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/ymfa/seq2seq-summarizer\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/seq2seq-summarizer.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/ymfa/seq2seq-summarizer\"\u003eseq2seq-summarizer\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 350 · \u003ca href=\"https://github.com/ymfa/seq2seq-summarizer\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eseq2seq文本摘要生成\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/ymfa\"\u003e@ymfa\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/qingkongzhiqian/GPT2-Summary\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/GPT2-Summary.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/qingkongzhiqian/GPT2-Summary\"\u003eGPT2-Summary\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 290 · \u003ca href=\"https://github.com/qingkongzhiqian/GPT2-Summary\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eGPT2文本摘要生成\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/qingkongzhiqian\"\u003e@qingkongzhiqian\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/renatoviolin/Bart_T5-summarization\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/Bart_T5-summarization.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/renatoviolin/Bart_T5-summarization\"\u003eBart_T5-summarization\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 150 · \u003ca href=\"https://github.com/renatoviolin/Bart_T5-summarization\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于Bart-T5的文本摘要生成\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/renatoviolin\"\u003e@renatoviolin\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/lipiji/TranSummar\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/TranSummar.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/lipiji/TranSummar\"\u003eTranSummar\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 130 · \u003ca href=\"https://github.com/lipiji/TranSummar\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于transformer的抽取式文本摘要生成\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/lipiji\"\u003e@lipiji\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/kedz/nnsum\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/nnsum.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/kedz/nnsum\"\u003ennsum\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 100 · \u003ca href=\"https://github.com/kedz/nnsum\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于深度学习的文本总结\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/kedz\"\u003e@kedz\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/tshi04/LeafNATS\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" 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Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于对抗训练(Adversarial Training)的文本理解实现\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/zhuchen03\"\u003e@zhuchen03\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/microsoft/MT-DNN\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/microsoft-Natural-Language-Understanding.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/microsoft/MT-DNN\"\u003emicrosoft-Natural-Language-Understanding\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 120 · \u003ca href=\"https://github.com/microsoft/MT-DNN\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于多任务深度学习网络的文本理解(微软)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/microsoft\"\u003e@microsoft\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/freefuiiismyname/capsule-mrc\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/capsule-mrc.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/freefuiiismyname/capsule-mrc\"\u003ecapsule-mrc\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 88 · \u003ca href=\"https://github.com/freefuiiismyname/capsule-mrc\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于capsule的观点型阅读理解模型\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/freefuiiismyname\"\u003e@freefuiiismyname\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/table\u003e\n\n\u003cbr\u003e\n\n## 时间序列\n\n\u003ca href=\"#目录\"\u003e\u003cimg align=\"right\" width=\"15\" height=\"15\" src=\"https://git.io/JtehR\" alt=\"Back to top\"\u003e\u003c/a\u003e\n\n\u003ctable width=\"100%\"\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/alan-turing-institute/sktime\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/sktime.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/alan-turing-institute/sktime\"\u003esktime\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 5.6K · \u003ca href=\"https://github.com/alan-turing-institute/sktime\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003escikit机器学习时间序列预估\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/alan-turing-institute\"\u003e@alan-turing-institute\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/ourownstory/neural_prophet\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/neural_prophet.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/ourownstory/neural_prophet\"\u003eneural_prophet\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 2.5K · \u003ca href=\"https://github.com/ourownstory/neural_prophet\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于神经网络的prophet时间序列预估\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/ourownstory\"\u003e@ourownstory\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/jdb78/pytorch-forecasting\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/pytorch-forecasting.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/jdb78/pytorch-forecasting\"\u003epytorch-forecasting\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 2.2K · \u003ca href=\"https://github.com/jdb78/pytorch-forecasting\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003epytorch时序预估\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/jdb78\"\u003e@jdb78\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/zalandoresearch/pytorch-ts\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/pytorch-ts.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/zalandoresearch/pytorch-ts\"\u003epytorch-ts\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 740 · \u003ca href=\"https://github.com/zalandoresearch/pytorch-ts\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e基于pytorch的时间序列预估\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/zalandoresearch\"\u003e@zalandoresearch\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" 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\u003ca href=\"https://github.com/sktime/sktime-dl\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003escikit深度学习时间序列分类与回归\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/sktime\"\u003e@sktime\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/cuge1995/awesome-time-series\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/awesome-time-series.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/cuge1995/awesome-time-series\"\u003eawesome-time-series\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 510 · \u003ca href=\"https://github.com/cuge1995/awesome-time-series\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eawesome时间序列预估资料\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca 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href=\"https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eOpenNMT神经网络机器翻译库\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/OpenNMT\"\u003e@OpenNMT\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedMT\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/facebookresearch-UnsupervisedMT.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedMT\"\u003efacebookresearch-UnsupervisedMT\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 1.5K · \u003ca href=\"https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedMT\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eFacebookResearch的无监督机器翻译库\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/facebookresearch\"\u003e@facebookresearch\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-tf\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/OpenNMT-tf.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-tf\"\u003eOpenNMT-tf\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 1.3K · \u003ca href=\"https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-tf\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eOpenNMT神经网络机器翻译库(tensorflow版本)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/OpenNMT\"\u003e@OpenNMT\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/EdinburghNLP/nematus\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" 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Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e机器翻译库\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/UlionTse\"\u003e@UlionTse\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/UKPLab/EasyNMT\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/EasyNMT.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/UKPLab/EasyNMT\"\u003eEasyNMT\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 610 · \u003ca href=\"https://github.com/UKPLab/EasyNMT\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eEasyNMT神经网络机器翻译库\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/UKPLab\"\u003e@UKPLab\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca 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href=\"https://github.com/NTMC-Community/awesome-neural-models-for-semantic-match\"\u003eawesome-neural-models-for-semantic-match\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 750 · \u003ca href=\"https://github.com/NTMC-Community/awesome-neural-models-for-semantic-match\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eawesome神经网络语义匹配资料\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/NTMC-Community\"\u003e@NTMC-Community\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/terrifyzhao/text_matching\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/text_matching.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/terrifyzhao/text_matching\"\u003etext_matching\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 620 · \u003ca href=\"https://github.com/terrifyzhao/text_matching\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e文本匹配模型实现\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/terrifyzhao\"\u003e@terrifyzhao\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003ctr align=\"center\"\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/zhaogaofeng611/TextMatch\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/TextMatch.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/zhaogaofeng611/TextMatch\"\u003eTextMatch\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 580 · \u003ca href=\"https://github.com/zhaogaofeng611/TextMatch\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eTextMatch文本匹配实现\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/zhaogaofeng611\"\u003e@zhaogaofeng611\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" 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href=\"https://github.com/alibaba-edu/simple-effective-text-matching\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eACL2019论文“简单高效文本匹配”实现\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/alibaba-edu\"\u003e@alibaba-edu\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/alibaba-edu/simple-effective-text-matching-pytorch\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/alibaba-simple-effective-text-matching-pytorch.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/alibaba-edu/simple-effective-text-matching-pytorch\"\u003ealibaba-simple-effective-text-matching-pytorch\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 270 · \u003ca href=\"https://github.com/alibaba-edu/simple-effective-text-matching-pytorch\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003eACL2019论文“简单高效文本匹配”实现(pytorch版本)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/alibaba-edu\"\u003e@alibaba-edu\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003ctd valign=\"top\" width=\"33.3%\"\u003e\u003cbr\u003e\u003ca href=\"https://github.com/renatoviolin/Semantic-Search\"\u003e\u003cimg width=\"256\" height=\"144\" src=\"./screenshots/Semantic-Search.jpg\"\u003e\u003c/a\u003e\u003cbr\u003e\u003ch3\u003e\u003ca href=\"https://github.com/renatoviolin/Semantic-Search\"\u003eSemantic-Search\u003c/a\u003e\u003c/h3\u003e\u003cp\u003e⭐ 100 · \u003ca href=\"https://github.com/renatoviolin/Semantic-Search\"\u003e:octocat: Code\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e语义检索系统\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003csup\u003eby \u003ca href=\"https://github.com/renatoviolin\"\u003e@renatoviolin\u003c/a\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/table\u003e\n\n\n---\n\n## 相关资源\n\n- [**Python资源汇集列表**](https://github.com/HanXinzi-AI/awesome-python-resources): 周更新的各种应用方向与主题的资源汇集列表\n- [**python机器学习资源大全**](https://github.com/HanXinzi-AI/awesome-python-machine-learning-resources): 周更新的各种python机器学习资源汇集列表\n- [**Jupyter及相关工具资源大全**](https://github.com/HanXinzi-AI/awesome-jupyter-resources): 周更新的各种Jupyter及相关工具资源汇集列表\n- [**NLP项目和资源大全**](https://github.com/HanXinzi-AI/awesome-NLP-resources): 周更新的各种NLP板块涉及的项目和工具资源汇集列表\n- [**CV项目和资源大全**](https://github.com/HanXinzi-AI/awesome-computer-vision-resources): 周更新的各种CV板块涉及的项目和工具资源汇集列表\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2FHanXinzi-AI%2Fawesome-NLP-resources","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2FHanXinzi-AI%2Fawesome-NLP-resources","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2FHanXinzi-AI%2Fawesome-NLP-resources/lists"}