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随写工作中遇到的问题、学习的心得，于己总结回顾，与他分享讨论。。。

book-names-corpus

图书名语料库。含部分电影、游戏名称。

books

"我的阅历"

bringing-old-photos-back-to-life

Bringing Old Photo Back to Life (CVPR 2020 oral)

cabasc

WWW'18 -《Content Attention Model for Aspect Based Sentiment Analysis》

cached-lstm

Code for Cached Long Short-Term Memory Neural Networks for Document-Level Sentiment Classification

caffe

Caffe: a fast open framework for deep learning.

captcha_identify

提供验证码识别接口

char-rnn-tensorflow

Multi-language Char RNN for TensorFlow >= 1.2.

chatbot_cn

基于金融-司法领域(兼有闲聊性质)的聊天机器人，其中的主要模块有信息抽取、NLU、NLG、知识图谱等，并且利用Django整合了前端展示,目前已经封装了nlp和kg的restful接口

chinese-bert-wwm

Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT（中文BERT-wwm预训练模型）

chinese-event-extraction

chinese-literature-ner-re-dataset

A Discourse-Level Named Entity Recognition and Relation Extraction Dataset for Chinese Literature Text

chinese-ocr

[python3.6] 运用tf实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现ctpn+crnn+ctc实现不定长场景文字OCR识别

chinese-ocr-1

基于tensorflow、keras/pytorch实现对自然场景的文字检测及端到端的OCR中文文字识别

chinese-poetry

最全中华古诗词数据库, 唐宋两朝近一万四千古诗人, 接近5.5万首唐诗加26万宋诗. 两宋时期1564位词人，21050首词。

chinese-word-vectors

100+ Chinese Word Vectors 上百种预训练中文词向量

chinese_bert_classification

Bert中文文本分类

chinese_ocr

CTPN + DenseNet + CTC based end-to-end Chinese OCR implemented using tensorflow and keras

chineseembedding

Chinese Embedding collection incling token ,postag ,pinyin,dependency,word embedding.中文自然语言处理向量合集,包括字向量,拼音向量,词向量,词性向量,依存关系向量.共5种类型的向量

chinesener

基于Bi-GRU + CRF 的中文机构名、人名识别, 支持google bert模型

chinesener-1

A neural network model for Chinese named entity recognition

chinesener-2

中文命名实体识别，实体抽取，tensorflow，pytorch，BiLSTM+CRF

chinesener-3

named entity recognition for Chinese.

chinesenlp

Datasets, SOTA results of every fields of Chinese NLP

chinesenlpcorpus

搜集、整理、发布 中文 自然语言处理 语料/数据集，与 有志之士 共同 促进 中文 自然语言处理 的 发展。

chinesenlpcorpus-1

中文自然语言处理数据集，平时做做实验的材料。欢迎补充提交合并。

chinesenre

中文实体关系抽取，pytorch，bilstm+attention

chineseocr

yolo3+ocr

chineseocr-latest

最新的对应docker的地址 docker.io/zhangbo2008/ocr_docker_byzhang:v1 直接拉去就能用