1.31 深度学习 在自然语言处理研究上的进展近年来，深度学习在人工智能的多个子领域都取得了显著的进展。在自然语言处理领域，虽然深度学习方法也收到越来越多的关注，在很多任务上也取得了一定效果，但是并没有其他领域那么显著。传统的主流自然语言处理方法是基于统计机器学习的方法，所使用的特征大多数是基于 onehot 向量表示的各种组合特征。这个特征表示方式会导致特征空间非常大，但也带来一个优点。就是在非
作者 | 景初本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理谈一下自己的一己之见。和CV等领域的融合越来越密切，多模态研究成为热点。融合知识的预训练模型系统。1. 多模态研究是未来重要的研究方向多模态研究之前主要是CV的研究者在研究，投的期刊会议大都是CV领域。从Image Caption到后来的Visual Commensense Reasoning，CV领域的很多任务其实都是多模态的，
过去五年里，Microsoft、IBM、Google和Amazon等公司都推出了令人惊叹的聊天机器人框架，分别都是Microsoft Bot Framework、IBM Watson Conversation、Google API.ai和Amazon Lex，这些工具使开发人员构建真正理解人类语言，以自然的方式与人交谈的软件。自然语言处理(NLP)是这些框架的主角，它将聊天机器人从笨拙的决策树带到
1 自然语言处理的研究内容机器翻译和问答系统自动文摘和文档分类文字编辑和自动校对语音识别和语音合成2 机器翻译和问答系统2.1 机器翻译机器翻译（Machine Translation，MT）：实现一种语言到另一种语言到自动翻译。应用：文献翻译、网页辅助浏览器等.代表系统：Google、百度、有道翻译等. 机器翻译的前景非常广阔，包括文化、商贸、旅游等。2.2 问答系统通过计算机系统对人提出的问题
1、机器翻译 2、自动文摘 3、信息检索 4、文档分类：情感识别、文本倾向性识别，情感识别可以支持舆情分析 5、问答系统 6、信息过滤 7、信
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2018-03-26 14:56:00
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自然语言理解和自然语言处理 什么是自然语言处理？ (What is natural language processing?)Natural language processing, or NLP, is a type of artificial intelligence (AI) that specializes in analyzing human language. 自然语言处理(NLP
因为工作原因,我在接下来的日子里需要学会训练词向量，并且学会如何建立附带检索功能的大型语料库。目前，关于这两个任务我自己断断续续摸索了一个月，但个人感觉进步缓慢。并且缺乏一个体系性的认识，这恐怕就是碎片化学习的弊病吧。所以，我决定通过用写博客的方式，把自己牙牙学语的过程记录下来。以下为No.1正文---------------------------------------------------
目录自然语言处理发展及应用Summary概念定义流程发展历史研究方法>自然语言处理流程基础研究的四个层面>1. 词法分析>2. 句法分析>3. 语义分析>4. 语用分析应用领域> 信息检索（IR）> 文本分类>情感分析> 机器翻译> 社会计算>1. 信息抽取>2. 自动文摘预测和展望>难点>发展趋势 自然语言处理
第一篇 Multitask Learning for Class-Imbalanced Discourse Classifification （多任务学习在类不平衡语篇分类中的应用） 它的作者：亚历山大·斯潘格，乔纳森·梅，沈士荣，邓灵佳 作者的单位：南加州大学(spangher, jonmay) ，彭博（美国财经资讯公司）。这篇论文的主要是多标签分类任务的讲，然后制作一定的神经结构模型，来帮助多
自然语言处理综合应用系统 文章目录前言一、自然语言处理是什么？二、自然语言处理的内容三、自然语言处理综合应用系统1.自然语言处理包2.项目结构3.功能实现总结 前言研究生自然语言处理课程的大作业，不想写综述文章，就做了个系统自然语言处理综合应用系统，功能包括句法分析、文本分词、相似度检测、语义相似度检测、命名实体识别、语义角色标注、文本总结、简繁转换和词云 。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例
1. 自然语言概念自然语言，即我们人类日常所使用的语言，是人类交际的重要方式，也是人类区别其他动物的本质特征。但是我们只能通过自然语言与人交流，无法与计算机进行交流。 2. 自然语言处理自然语言处理，是人工智能的一部分，实现了人与计算机之间的有效通信。自然语言处理属于计算机科学领域与人工智能领域，其研究使用计算机编程来处理和理解人类的语言。 3. 应用场景情感分析（
如果你刚接触自然语言处理并对她感兴趣，最好读几本这方面的书籍，除了能让你知道自然语言处理各个领域是干什么的外，还能培养一下NLP的感觉。以下四本书是我读研期间阅读和接触过的，如果您还有好书推荐，欢迎补充。 1、 《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processin
文章目录5.1 概率和语言模型5.1.1 概率视角下的word2vec5.1.2 语言模型5.1.3 将CBOW模型用作语言模型的效果怎么样？5.2 RNN5.2.1 循环神经网络5.2.2 展开循环5.2.3 Backpropagation Through Time5.2.4 Truncated BPTT5.2.5 Truncated BPTT的mini-batch学习5.3 RNN的实现5.
大家好，我是小发猫。今天又要跟大家讲故事了。 18日结束时，BERT( 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》)刷新了所有主要NLP公共号码和新闻媒体，创下了11项自然语言处理记录的新纪录，也被称为2019年最强的自然语言处理模式。 作者很早就把论文读完了，很长时间没有
特点展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法演示如何使用 PyTorch 构建应用程序探索计算图和监督学习范式掌握 PyTorch 优化张量操作库的基础知识概述传统的 NLP 概念和方法学习构建神经网络所涉及的基本思想使用嵌入来表示单词、句子、文档和其他特征探索序列预测并生成序列到序列模型学习构建自然语言处理生产系统的设计模式内容介绍
监督学习范式观察和目标
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2023-09-05 08:07:21
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HMM模型介绍由隐状态序列，生成可观测状态的过程。 两个基本假设：第t个隐状态只和前一时刻的t-1隐状态相关，与其他时刻的隐状态无关。在任意时刻t的观测值只依赖于当前时刻的隐状态值，和其他时刻的隐状态无关。HMM模型参数转移概率：t时刻的隐状态qi转移到t+1时刻的隐状态qj的概率。发射概率：t时刻由隐状态qj生成观测状态vk的结果。初始隐状态概率：自然语言序列中第一个字o1的实体标记是qi的概率
10.1自然语言理解查询数据库如果有人提出一个问题：Which country is Athens in?得到的回答应该是：Greece.这个数据可以通过数据库语言得到答案： SELECT Country FROM city_table WHERE City= 'athens' 这里有一个文法，可以把句子转换成SQL语句： >>>nltk.data.show_cfg('gr
第四章 应用篇从知识产业角度来看，自然语言处理软件占有重要的地位，专家系统、数据库、知识库，计算机辅助设计系统（CAD）、计算机辅助教学系统（Cal）、计算机辅助决策系统、办公室自动化管理系统、智能机器人等，全都需要自然语言做人机界面。长远看来，具有篇章理解能力的自然语言理解系统可用于机器自动翻译、情报检索、自动标引及自动文摘等领域，有着广阔的应用前景。随着自然语言处理研究的不断深入和发展，应用领
1. 自然语言概念自然语言，即我们人类日常所使用的语言，是人类交际的重要方式，也是人类区别其他动物的本质特征。但是我们只能通过自然语言与人交流，无法与计算机进行交流。 2. 自然语言处理自然语言处理，是人工智能的一部分，实现了人与计算机之间的有效通信。自然语言处理属于计算机科学领域与人工智能领域，其研究使用计算机编程来处理和理解人类的语言。 3. 应用场景情感分析（
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2023-07-16 22:10:53
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自然语言处理之Attention机制 一说Attention，一些人就说seq2seq，self-attention，transformer，把attention比作nlp方向的核武器。但是实际上attention更早出现于CV领域，之后2016年在Relation Extraction（至少有这个）方向上有着较早的应用。直到2017年才被大规模应用于Seq2Seq model。因此，atten
