每天给你送来NLP技术干货! ---- 2022年7月,Meta(原Facebook)AI 发布了一个大规模机器翻译模型NLLB-200,该模型在神经网络架构上混合了稠密和稀疏神经网络,参数规模达545亿,在覆盖202种语言、2440个语向的180亿平行句对上进行训练,训练后的单一模型可支持所有覆盖语言之间的的自动翻译(即202X201=40602个语向的互译)。 该模型的名字是英文No Language Left Behind的缩写,体现了机器翻译实现世界上所有语言互译的美好愿景。 历经70载,机器翻
2022年7月,Meta(原Facebook)AI 发布了一个大规模机器翻译模型NLLB-200,该模型在神经网络架构上混合了稠密和稀疏神经网络,参数规模达545亿,在覆盖202种语言、2440个语向的180亿平行句对上进行训练,训练后的单一模型可支持所有覆盖语言之间的的自动翻译(即202X201=40602个语向的互译)。 该模型的名字是英文No Language Left Behind的缩写,体现了机器翻译实现世界上所有语言互译的美好愿景。 1 历经70载,机器翻译进入 深度学习驱动时代 机器翻译诞生于
新一年博士招生正式启动!本期我们将为大家介绍浙江大学杨杰课题组博士后与科研助理的招募信息。 作为专业的全球人工智能信息服务平台,机器之心不仅可以提供前沿的科研动态,还能帮你找到合适的工作或进修的机会。 本期的招募信息来自浙江大学医学院 / 公共卫生学院大数据健康科学系杨杰研究员课题组 - YLab。因科研需要,该课题组向国内外公开招聘 1-2 名博士后、2 名科研助理,开展包括医学人工智能、健康大数据分析、自然语言处理 / 图像分析等方面的研究工作。有意者请邮件 y@zju.edu.cn 直接联系,也可前往
经过60余年的发展,人们已经研发了各种各样自然语言处理技术,这些纷繁复杂的技术本质上都是在试图回答一个问题:语义在计算机内部是如何表示的? 根据表示方法的不同,自然语言处理技术共经历了四次范式变迁,分别是小规模专家知识、大规模语料库统计模型、大规模语料库深度学习和大规模预训练语言模型。 特别是在2010 年之后,随着基于深度神经网络的表示学习方法的兴起,该方法直接端到端地学习各种自然语言处理任务,不再依赖人工设计的特征。深度学习可以有效地避免统计学习方法中的人工特征提取操作,自动地发现对于目标任务有效的表示
这一全民狂欢带动了诸多先进技术的落地发展,它成就了全球最大规模的云——阿里云计算的落地发展,也带动了人工智能在客服领域的大规模应用。
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告,包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时,新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 浙江大学医学院/公共卫生学院大数据健康科学系杨杰研究员课题组-YLab因科研需要,向国内外公开招聘1-2名博士后,2名科研助理,开展包括医学人工智能、健康大数据分析、自然语言处理/图像分析等方面的研究工作。热忱欢迎优秀青年科研人才加入本团队。有意者请邮件y@zju.edu.cn直接联系,也可前往https://ylab.top/people/咨询课题组成员。 一、课题组简介 杨杰博士(课题组PI),浙江大学百人计划研究员、博士生导师,浙江大学医学院附属第二医院双聘
全球AI技术开放日,是由AICamp发起的学习和练习AI技术的一系列交流学习活动。组织国内外AI专家学者走进优秀的AI技术公司,一起交流学习AI技术具体实践。 7月14日走进携程专场,将探索携程在线旅游业务背后的AI大脑。由来自硅谷和携程的讲师围绕相关业务发展过程中遇到的问题和解决方案展开,从技术挑战与选型、架构设计与阶段性演进、新技术应用探索等多个层面进行分享。 活动信息 ---- 【时间】7月14日(周六)12:30-17:00 【地点】上海市长宁区金钟路968号,凌空SOHO12号楼 【报名】点击文
选自 einstein.ai 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、蒋思源 自然语言处理(NLP)这个领域目前并没有找到合适的初始化方法,它不能像计算机视觉那样可以使用预训练模型获得图像的基本信息,我们在自然语言处理领域更常用的还是随机初始化词向量。本文希望通过 MT-LSTM 先学习一个词向量,该词向量可以表征词汇的基本信息,然后再利用该词向量辅助其它自然语言处理任务以提升性能。本文先描述了如何训练一个带注意力机制的神经机器翻译,其次描述了如何抽取该模型的通用词向量与将其应用于其它任务的性能。
// 把闸拉了,今天谁也别想加班! // 又是一年1024,又是一年程序员节 电子工业出版社博文视点联合当当网为奋战了一整年的猿媛们 奉上一份安慰购书大礼包 ◆ 当当网计算机图书全场5折封顶 ◆ 粉丝专属优惠码 满200减50 UPY578 满300减80 SF5R86 买的越多优惠越大 犹豫什么 囤它! ---- 使用渠道:当当小程序或APP 使用时间:10/20-10/24 仅限当当自营科技类图书 结算时输入优惠码: 满200减50 UPY578 满300减80 SF5R86 进入下
AI团队正在研究工具,以帮助提高在线评论互动。一个重点领域是研究负面的在线行为,如有害评论(即粗鲁、不尊重或可能使某人离开讨论的评论)。到目前为止,他们已经构建了一系列可用模型。但是当前的模型仍然会出错,并且它们不允许用户选择他们感兴趣的有害评论类型,例如,某些平台可能可以接受亵渎,但不能接受其他类型的有害内容(查看文末了解数据获取方式)。
一个好的对话平台,要能够使用有限的例句进行泛化拓展,利用算法、语料库、知识库训练有效的模型。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 实验室窗外 上海人工智能实验室是我国人工智能领域新型科研机构,开展战略性、原创性、前瞻性的科学研究与技术攻关,目标建成国际一流的人工智能实验室,成为享誉全球的人工智能原创理论和技术的策源地。 实验室网址: www.shlab.org.cn 研究方向 人工智能基础理论、人工智能基础软件和基础硬件系统、人工智能核心技术、人工智能开放平台、人工智能应用、人工智能伦理与政策 我们的优势 全球顶尖的AI科研团队 由汤晓鸥、姚期智、陈杰领衔,通过全职、全时双聘等灵活合作方式,
12月11日,2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养,发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向,71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划,并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会,基于真实产业问题及海量数据,验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台,帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
在讨论 GPT-4o 之前,有必要回顾一下 GPT 系列的发展历程。每一代 GPT 模型都代表着人工智能领域的重大进步,从最初的 GPT 到最新的 GPT-4o,每一版本的进步不仅在于参数规模的扩大,还在于算法的优化和应用场景的拓展。
想象一下自己正在进行一个非常好的数据科学项目,还为了获得较好的结果用了最前沿的数据库。然后几天后,新一代前沿框架的出现,导致现有模型已经落后了。
论文:Dependency or Span, End-to-End Uniform Semantic Role Labeling
10月8日,北京智源人工智能研究院在清华大学FIT楼举行了“‘自然语言处理’重大研究方向暨‘北京智源-京东跨媒体对话智能联合实验室’”发布会 。
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时,新闻记录下了这场疫情发展的时间轴(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
在进入正题之前,我们先了解下shadow的实验室,shadow是一位具有12年工作经验,做过设计师、程序员,创过业,也在大厂打过工,同时在高校授课、做研究的斜杆“老”青年。shadow实验室除了智能设计课程外,同时提供以下方向的答疑,包括:
有很多技术概念让我们能够真正理解AI,但最重要要记住的是,AI是关于构建智能计算机程序来执行如下任务:
摘要:命名实体识别是从文本中识别具有特定类别的实体,例如人名、地名、机构名等。命名实体识别是信息检索,查询分类,自动问答等问题的基础任务,其效果直接影响后续处理的效果,因此是自然语言处理研究的一个基础问题。 引言 命名实体识别(Named Entity Recognition,后文简称NER)是指从文本中识别具有特定类别的实体(通常是名词),例如人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息检索,查询分类,自动问答等问题的基础任务,其效果直接影响后续处理的效果,因此是自然语言处理研究的一个基础问题。 传
作者 | 陈彩娴 编辑丨岑峰1月6日,2021年ACL Fellow名单正式公布! 今年,一共有8位知名的自然语言处理学者入选,其中,华人学者有2位,占了1/4,分别是中国科学院自动化所的宗成庆教授与华为诺亚方舟实验室刘群博士。 根据官网消息,今年两位华人学者的入选理由分别是: 刘群:对机器翻译与中文自然语言处理作出了卓越贡献; 宗成庆:对机器翻译与情感分析的研究作出重大贡献,并不断促进中国自然语言处理的发展。 ACL Fellow计划始于2011年,旨在表彰对自然语言处理领域的科技研究与社区服务作出了杰出
NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法。本文整理了NLP领域常用的16个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科。
机器之心发布 机器之心编辑部 机器之心《2020-2021 全球 AI 技术趋势发展报告》节选:顶会趋势(NeurIPS)分析。 2021 年伊始,机器之心发布《2020-2021 全球 AI 技术趋势发展报告》,基于顶会、论文及专利等公共数据、机器之心专业领域数据仓库,通过数据挖掘定位七大趋势性 AI 技术领域。 此外,该报告还邀请了近 100 位专家学者通过问卷调查,形成对这七大技术领域近年发展情况、成熟度与未来趋势的综合总结,并基于 2015-2020 年间的开源论文与专利语料,结合机器之心自有的新闻
暨2021年“十四五”规划将数字政府提上国家顶层设计后,今年两会期间,数字经济、智慧城市再一次成为各界关注的焦点。
自然语言处理(NLP)或者计算语言学是信息时代最重要的技术之一。从网络搜索、广告、电子邮件到客户服务、语言翻译、虚拟代理、医疗报告等,NLP 的应用几乎无处不在。近年来,深度学习(或神经网络)在许多 NLP 任务上达到了非常高的性能,使用单个端到端神经模型就能完成许多任务,不再需要特定于任务的特征工程。
国际权威研究机构Gartner最新发布2022年度《Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services》研究报告: 腾讯位列“挑战者“象限! 至此,腾讯连续三年入选Gartner云AI开发者服务魔力象限,为中国云厂商中唯一。 同时,腾讯在计算机视觉方面获得了全球第二的评分排名,再次印证了腾讯云在云AI开发者服务领域的国际领先地位。 ○作为该领域领先的“挑战者”,腾讯将其丰富的人工智能资源用于游戏、视觉和其他服务,不断创新与完善服务能力; ○ 同时开发了CAIDS(
一周的时间转瞬即逝,今天作者给大家分享一下最近收集关于自然语言处理的一些资料,与大家分享,记得保存喲~不然到期了你还得给我要,^_^
CNCC2022将于12月8日至10日举办,今年CNCC技术论坛数量达到122个,内容涵盖了“计算+行业、人工智能、云计算、教育、安全”等30个方向。本文特别介绍将于12月10日举行的【预训练大模型】技术论坛。 近年来,大规模预训练模型以强大的研究基础性、技术通用性、应用泛化性,得到产学研各方的高度关注。阿里巴巴达摩院研发了超大规模中文多模态预训练模型体系“通义”,并陆续推出了百亿、千亿、万亿和十万亿参数规模的预训练模型,实现了高效低碳的预训练,推动预训练基础模型的产业化应用。论坛将在预训练大模型多模态,开
今天突然看到有人留言说,原来和大家分享的资料网盘链接根本打不开,今天才看到,这里要和大家说句抱歉。为此作者今天重新整理了一下,希望大家能及时的保存。
现在的期刊现在有多“内卷”,相信我不说,大家也能明白其中的苦楚;你的SCI论文进展如何了? 是在实验室里疯狂实验?在图书馆疯狂码字?还是一脸茫然,不知所措...... 莫慌! 这就给大家安利几本期刊~
结构化数据:指可以按某种数据结构组织的数据,比如字母、数字、货币、日期 非结构化数据:指没有按照预定义的方式组织或缺少特定数据模型的数据,比如文章、演示文稿、电子邮件、日志等 结构化数据易于处理,传统计算机可以代替人工高速处理这类结构化数据。然而实际上大多数数据都是非结构化的,而且非结构化数据比结构化数据具有更大的信息量。在人工智能出现后,对非结构化数据的处理进行了探索,并取得了一定成效。
本文简绍了SnowNLP的使用方法,这是一个处理中文文本内容的python类库,其主要功能包括分词、词性标注、情感分析、汉字转拼音、繁体转简体、关键词提取以及文本摘要等等。
机器之心专栏 机器之心编辑部 复旦大学自然语言处理实验室发布模型鲁棒性评测平台 TextFlint。该平台涵盖 12 项 NLP 任务,囊括 80 余种数据变形方法,花费超 2 万 GPU 小时,进行了 6.7 万余次实验,验证约 100 种模型,选取约 10 万条变形后数据进行了语言合理性和语法正确性人工评测,为模型鲁棒性评测及提升提供了一站式解决方案。 项目地址:https://github.com/textflint 官方网站:http://textflint.io 论文链接:https://arx
自然语言处理是什么?谁需要学习自然语言处理?自然语言处理在哪些地方应用?相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况,作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础,并介绍使用这些知识的应用和工具,以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性,其是一门多学科交叉的学科,初学者难以把握知识的广度和宽度,对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况,经过科学调研分析,选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍,然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析,最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
【导读】斯坦福大学《自然语言处理》经典课程,于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课。 网址链接:
接下来,小编将会系统地推送斯坦福大学Richard Socher教授的最新课程:深度学习和自然语言处理。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 源 | AI深入浅出 最近几个月小编遨游在税务行业的智能问答调研和开发中,里面涉及到了很多的自然语言处理NLP的功能点。虽然接触NLP也有近两年的时间了,现在真正要应用到问答中,避免不了还是需要再重新熟识并深入研究理解。 下面是与NLP相关的一些书籍推荐、课件推荐和开源工具推荐。 主要是记录下入门的资料,由于资料的存储位置没有做规整,所以本文没有附带资源下载链接。如果有同学需要其中的资
近年来,面向民用领域典型应用而开发的智能算法模型层出不穷,如智慧城市、智能办公、无人驾驶等,有一些已经取得了很好的应用效果。
人工智能发展迅速,近几年自然语言处理已经成为热门研究方向,根据这些会议和期刊上近10年发表论文的引用情况(根据Goolge Scholar)生成了高引学者列表,供大家收藏参考学习。
选自machine learning mastery 机器之心编译 参与:刘晓坤、蒋思源 深度学习正在给自然语言处理带来巨大的变革。但是,作为一个初学者,要从哪里起步才好呢?深度学习和自然语言处理都是很宽泛的领域。哪些方面才是最重要的,还有,深度学习又是从哪个层面深刻影响了 NLP 呢? 看完这篇文章之后,你将会知道: 给自然语言处理领域带来最深刻影响的神经网络结构; 深度学习可以对自然语言处理的各个层面制定学习任务; 密集词汇表示的重要性和学习表示的方法。 让我们开始吧。 概览 这篇文章将分成 12
我们以R语言抓取的推特数据为例,对数据进行文本挖掘,进一步进行情感分析,从而得到很多有趣的信息
贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此,学习贝叶斯方法,是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。
AI科技评论今天推出海外高校博士招聘,来自埃默里大学计算机科学的刘菲副教授和美国东北大学王大阔副教授正在招收多名博士生。 1 刘菲 Dr. Fei Liu 是埃默里大学计算机科学副教授,自然语言处理研究室联合负责人。她的研究方向包括自然语言处理的一些核心领域(自动文摘、文本生成、大规模预训练模型)以及文本摘要在教育、医疗、公共政策等领域的跨学科研究与应用。 她此前曾任中佛罗里达大学副教授,博世(BOSCH)北美研究技术中心高级研究员,有着丰富的学术界和工业界合作经验。曾在国际会议和期刊上发表过逾70篇论文
AI 科技评论按:AAAI 2019 已于月初落幕,国内企业也在陆续公布自家被录用论文名单。本届大会共收到 7700 余篇有效投稿,其中 7095 篇论文进入评审环节,最终有 1150 篇论文被录用,录取率为 16.2%。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 月底啦,又到了每月畅销新书盘点的日子,来看看8月份有哪几本新书突出重围,霸榜TOP10吧! ---- 01 ▊《剑指Offer(专项突破版):数据结构与算法名企面试题精讲》 何海涛 著 百万程序员圆梦面试皇冠书再续新篇 本书代码用语言已从经典版的C/C++过渡到Java 以面试者|面试官双向视角剖析考点与解题思路 精选 119 道国内外名企高频面试题并深度拓展 针对面试难关,打通算法与数据结构突击捷径 读者可在力扣本书专区实时在线练习全部试题
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云