中文多模态医学大模型智能分析X光片，实现影像诊断，完成医生问诊多轮对话

NLP-study 记录做过的NLP任务,包含但不限于文本分类，关系分类，命名实体识别，文本摘要，文本生成等，基于tensorflow2.0或者pytorch框架。

LCQMC数据集 输入是两个句子，输出是 0 或 1。其中 0 代表语义不相似，1 代表语义相似。 数据量：训练集 (238,766)，验证集 (8,802)，测试集 (12,500) 例子： 1. 聊天室都有哪些好的 [分隔符] 聊天室哪个好 [分隔符] 1 2. 飞行员没钱买房怎么办？[分隔符] 父母没钱买房子 [分隔符] 0

自然语言处理NLP综述

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给大家分享一套课程——自然语言处理NLP企业级项目课程合集课程（实体关系抽取+情感分析+新闻文本分类+火车票识别+命名实体识别），大家下载学习。

For undergraduate or advanced undergraduate courses in Classical Natural Language Processing, Statistical Natural Language Processing, Speech Recognition, Computational Linguistics, and Human Language Processing.

复旦《自然语言处理导论》Introduction-To-NLP.pdf

本文来自于51cto，文章详细介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念深度学习中的NLP等相关知识。本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。首先第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将NLP分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了NLP过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解NLP的基本概念。第二描述的是基于深度学习的NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从one-hot编码、词袋模型到词嵌入和word2vec等，我们首先需