Thunder Bird
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http://blog.csdn.net/xuh5156/article/details/7437475

 

最近把一些在网上见到的自然语言处理的资源整理了一下,包括论文列表、软件资源和一些实验室主页、个人主页等,希望能对NLP研究者有所帮助,由于个人视野有限,目前只整理了这些,以后会持续更新。在此也感谢这些资源的提供者和维护者。

转载请标明出处(http://blog.csdn.net/xuh5156/article/details/7437475

论文、博客

1.       Google在研究博客中总结了他们2011年的精彩论文《Excellent Papers for 2011》,包括社会网络、机器学习、人机交互、信息检索、自然语言处理、多媒体、系统等各个领域,很精彩的论文集锦。http://googleresearch.blogspot.com/2012/03/excellent-papers-for-2011.html

或者zibuyuBLOG http://blog.sina.com.cn/s/blog_574a437f0100y6zy.html

2.       Best paper awards for AAAI,ACL, CHI, CIKM, FOCS, ICML, IJCAI, KDD, OSDI, SIGIR, SIGMOD, SOSP, STOC, UIST,VLDB, WWWhttp://jeffhuang.com/best_paper_awards.html

3.       IBM R&D Journal 刚发布了关于Watson的专刊《This is Watson》。总共17篇论文。http://ieeexplore.ieee.org/xpl/tocresult.jsp?isnumber=6177717&punumber=5288520

4.       Web Data Mining作者刘兵维护的一个专题资源:Opinion Mining,Sentiment Analysis, and Opinion Spam Detection http://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/sentiment-analysis.html

5.       Statistical Machine Translationhttp://www.statmt.org/

Statistical Machine TranslationTutorial Readinghttp://cseweb.ucsd.edu/~dkauchak/mt-tutorial/

Philipp Koehn主页http://homepages.inf.ed.ac.uk/pkoehn/

6.       Profile Hidden Markov ModelResourceshttp://webdocs.cs.ualberta.ca/~colinc/cmput606/

Hidden Markov Model (HMM) Toolbox forMatlabhttp://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM/hmm.html

7.       CRF http://www.inference.phy.cam.ac.uk/hmw26/crf/

Conditional Random Field (CRF)Toolbox for Matlabhttp://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/CRF/crf.html

FlexCRFs: Flexible Conditional RandomFieldshttp://flexcrfs.sourceforge.net/

8.       Transfer Learning 包含paperstalkssoftwarehttp://www.cse.ust.hk/TL/index.html

9.       Topic ModelTopic Modeling Bibliographyhttp://www.cs.princeton.edu/~mimno/topics.html

David M. Blei的主页http://www.cs.princeton.edu/~blei/publications.htmlMatlab Topic Modeling Toolbox 1.4http://psiexp.ss.uci.edu/research/programs_data/toolbox.htm

LDA GIBBS Java源码http://arbylon.net/resources.html

GibbsLDA++: A C/C++ Implementation ofLatent Dirichlet Allocationhttp://gibbslda.sourceforge.net/

10.   科学网推荐系统的循序进阶读物(从入门到精通) - 张子柯的博文http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=210641&do=blog&id=508634

11.   SVM入门http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html

12.   斯坦福大学自然语言处理实验室整理的NLP资源http://www-nlp.stanford.edu/links/statnlp.html

13.   Stanford University InformationRetrieval Resourceshttp://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

14.   Software Tools for NLP http://www-a2k.is.tokushima-u.ac.jp/member/kita/NLP/nlp_tools.html

实验室主页

1.       The Stanford NLP Group http://nlp.stanford.edu

2.       The Berkeley Natural LanguageProcessing Grouphttp://nlp.cs.berkeley.edu

3.       University of Tokyo TsujiiLaboratory http://www.nactem.ac.uk/tsujii/publications.cgi?lang=en

4.       Korea University NLP http://nlp.korea.ac.kr/ http://nlp.korea.ac.kr/new/

5.       中国科学院计算技术研究所自然语言处理研究组http://nlp.ict.ac.cn/new/

6.       清华大学自然语言处理组 http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/site2/

7.       HIT-SCIR http://ir.hit.edu.cn/

8.       苏州大学自然语言处理实验室http://nlp.suda.edu.cn/

补充两个:

计算所刘群老师实验室维护的一个网站,有一些比较经典的资源 

http://www.nlp.org.cn/


张华平老师的站点,上面能找到一些有价值的中文NLP资源:

http://www.nlpir.org/


个人主页

1.       David M. Blei (Princeton) LDAhttp://www.cs.princeton.edu/~blei/publications.html

2.       Noah Smith, (CMU),以自然语言处理、机器学习为基础研究computationalsocial sciencehttp://www.cs.cmu.edu/~nasmith/

3.       Philipp Koehn (University ofEdinburgh)http://homepages.inf.ed.ac.uk/pkoehn/

4.       Dekang Lin (University ofAlberta)http://webdocs.cs.ualberta.ca/~lindek/

5.       Michael Collins(ColumbiaUniversity)http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/

6.       Dekai WU(HKUST) http://www.cs.ust.hk/~dekai/

7.       Pascale Fung (HKUST) http://www.ee.ust.hk/~pascale/

8.       Alessandro Moschitti (Universityof Trento)http://disi.unitn.it/moschitti/

9.       Xiaojin (Jerry) Zhu (Universityof Wisconsin-Madison)http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/

10.   Eugene Charniak (BrownUniversity)http://www.cs.brown.edu/~ec/






posted on 2012-05-16 15:13 Thunder 阅读(1761) 评论(1)  编辑 收藏 引用

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2012-06-09 23:08 | 火车时刻表
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