不论是在科研中还是在工业领域，机器学习都是个热门话题，新的机器学习方法也层出不穷。机器学习发展迅速又很复杂。对初学者而言，紧跟其发展无疑十分困难，即便是对专家们来说也非易事。
摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
【新智元导读】自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类自然语言处理任务。 自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的
程序员应该都了解 Typora 是专注于编写 Markdown 格式的编辑软件，使用方便，支持多种格式导出。
深度学习是人工智能发展最为迅速的领域之一，Google、Facebook、Microsoft 等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j 等，而 Deeplearning4j 是为数不多以 Java/JVM 为基础，能与 Apache Spark 无缝结合，支持 CPU/GPU 集群分布式计算的开源框架。本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架
在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此，在本文中，我们将采用动手实践的方法，探索从文本数据中提取有意义的特征的一些最流行和有效的策略。这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。
介绍了一些传统但是被验证是非常有用的，现在都还在用的策略，用来对非结构化的文本数据提取特征。
AiTechYun 编辑：nanan 无论是将秘密隐藏在信件的邮票下面还是用隐形墨水书写，人们总能找到一些巧妙的方法，利用他们懂得的技术来编写秘密信息。哥伦比亚大学的研究人员开展的新项目深入了对此的研
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
深度学习是人工智能发展最为迅速的领域之一，Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，而Deeplearning4j是为数不多以Java/JVM为基础，能与Apache Spark无缝结合，支持CPU/GPU集群分布式计算的开源框架。本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架Deeplearnin
大数据文摘转载自微软亚洲研究院 自2019年以来，微软亚洲研究院在文档智能领域进行了诸多探索，开发出一系列多模态任务的文档基础模型 (Document Foundation Model)，包括 LayoutLM (v1、v2、v3) 、LayoutXLM、MarkupLM 等。这些模型在诸如表单、收据、发票、报告等视觉富文本文档数据集上都取得了优异的表现，获得了学术界和产业界的广泛认可，并已应用在包括 Azure Form Recognizer、AI Builder、Microsoft Syntex 等在内
Zilliz Cloud Pipelines 可以将文档、文本片段和图像等非结构化数据转换成可搜索的向量并存储在 Collection 中，帮助开发者简化工程开发，助力其实现多种场景的 RAG 应用，将复杂生产系统的搭建和维护简化成 API 调用。
这是我计划编写的系列教程的第4部分，这一系列教程将介绍如何使用神奇的PyTorch库实现自己实现一个很酷的模型。
向量表示是机器学习生态系统中的一个关键概念。无论进行什么样的任务，我们总是试图训练找所掌握的数据的意义而机器学中通常使用数字向量来对数据进行描述，发现隐藏的行为，产生有价值的见解。
全世界有近7000种语言，其中约一半被认为是濒危语言。 这意味着他们中的许多人不在学校教授，语言不在商业或政府中使用，并且经常与计算机键盘不兼容。
是否曾经幻想过能和自己的私人助理对话或是漫无边际地探讨任何问题？多亏机器学习和深度神经网络，你曾经的幻想很快会变成现实。让我们来看一下Apple的Siri或亚马逊的Alexa所展示的这一神奇功能吧。
向量和标量最大的区别在于，向量除了拥有数值的大小，还拥有方向。向量或者矢量中的“向”和“矢”这两个字，都表明它们是有方向的。
文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。阅读系统需要从非文本区域分割文本区域，并按正确的阅读顺序排列。将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
內容就是指多种类型文本文档中包括的数据，在其中并以结构化数据为主导（如文字、图象、声频、视頻等）。企业内容管理，即EnterpriseContentManagement（ECM）就是指一种发展战略和方式协助企业获得、管理方法、储存、维护、运用与企业机构步骤有关的数据（这儿所说的数据关键指非结构化数据）。
【导语】本文带你以前所未有的方式了解深度学习神经网络，并利用NLP构建Chatbot！
通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：
文本数据通常是由表示单词、句子，或者段落的文本流组成。由于文本数据非结构化（并不是整齐的格式化的数据表格）的特征和充满噪声的本质，很难直接将机器学习方法应用在原始文本数据中。在本文中，我们将通过实践的方法，探索从文本数据提取出有意义的特征的一些普遍且有效的策略，提取出的特征极易用来构建机器学习或深度学习模型。 研究动机 想要构建性能优良的机器学习模型，特征工程必不可少。有时候，可能只需要一个优秀的特征，你就能赢得 Kaggle 挑战赛的胜利！对于非结构化的文本数据来说，特征工程更加重要，因为我们需要将文
有一些平台安装Python机器学习环境可能很麻烦。 首先你得安装Python，然后安装许多软件包这很容易把初学者搞懵。 在本教程中，你将学会如何用Anaconda设置Python机器学习开发环境。 完成本教程后，你将拥有一个Python工作环境，可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。 本说明适用于Windows，Mac OS X和Linux平台。我将在OS X上演示它们，因此你可能会看到一些mac对话框和文件扩展名。 更新 2017/03：注：你需要一个Theano或TensorFlow
你好，世界！！我最近加入Jatana.ai 担任NLP研究员（实习生and），并被要求使用深度学习模型研究文本分类用例。在本文中，我将分享我的经验和学习，同时尝试各种神经网络架构。我将介绍3种主要算法，例如：
美国证券交易委员会（SEC）的文件长期以来一直被用作出投资决策的宝贵信息来源。一些论文和项目已经演示了如何使用自然语言处理技术从SEC文件和新闻中提取信息，以预测股票波动。本文在其他工作的基础上，通过使用GloVE嵌入技术、MLP、CNN和RNN深度学习体系结构，预测8-K文件发布后的股票价格变化。
自然语言处理(NLP)的正式定义：是一个使用计算机科学、人工智能(AI)和形式语言学概念来分析自然语言的研究领域。不太正式的定义表明：它是一组工具，用于从自然语言源(如web页面和文本文档)获取有意义和有用的信息。 NLP工具的实现一般是基于机器学习与深度学习、其它算法(Lucene Core)；基于前两者的实现是比较流行且持续在探索演进。
1.MultiZoo & MultiBench: A Standardized Toolkit for Multimodal Deep Learning
作者：Zolzaya Luvsandorj翻译：陈之炎校对：赵茹萱 本文约2400字，建议阅读5分钟本文为你介绍助力工作流文档化的几个实用技巧。
随着深度学习算法的不断发展和应用，研究者们不断提出新的网络结构来解决各种问题。其中，分层聚类网络（Hierarchical Clustering Networks）是一种基于分层聚类思想的深度学习算法，能够有效地处理复杂的数据集和任务。本文将介绍分层聚类网络的基本原理、优势以及应用领域。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
相对于2016年的报告，2018年《Top 20 Python AI and Machine Learning projects on Github》报告主要有如下几个变化：
官网：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.html
本文介绍了压缩技术的发展历程，以及AI正在如何改变压缩技术的现状。随着移动互联网和物联网设备的普及，压缩技术正在成为一项重要技术，能够有效提高数据传输速率。传统的压缩方法是基于统计的，但它们无法很好地处理复杂的文件结构。而AI技术，如神经网络和深度学习，已经在许多领域取得了显著的成果，包括图像和视频压缩，可以提高压缩效率，并降低数据存储需求。随着AI技术的不断发展，它可能会成为未来压缩技术的主流方法，为互联网和移动设备带来更好的体验。
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：GitHub Trending 上周看点，老项目依旧抢眼，系统设计必看 Repo：The System Design Primer 周获 1k+ star，而新开源的项目 Real-Time-Person-Removal 表现也不俗，开源当周 star 过 2k+，至于本周 Trending 的周主题 #机器学习# 项目 star 增涨也是蹭蹭蹭… 以下内容摘录自上周微博的 GitHub Trending，选项标准：新发布 | 实用 | 有趣，根据项目 rele
人生苦短，我用python！为什么很多人喜欢用python，因为包多呀，各种调包。但是调包有的时候也调的闹心，因为安装包不是失败就是很慢，很影响自己的工作进度，这里给出一个pip快速安装工具包的办法，希望能帮助到一些新入门python的同学们。
文本分类（Text classification）描述了一类常见的问题，比如预测推文（Tweets）和电影评论的情感，以及从电子邮件中区分出垃圾邮件。
Github地址： https://github.com/xiaoqian19940510/text-classification-surveys
随着互联网时代的迅速发展，社交网络平台已经成为人们向全世界传达情感的重要手段。有些人使用文本内容、图片、音频和视频来表达他们的观点。另一方面，通过基于 Web 的网络媒体进行的文本通信有点让人不知所措。由于社交媒体平台，互联网上每一秒都会产生大量的非结构化数据。数据的处理速度必须与生成的数据一样快，这样才能够及时理解人类心理，并且可以使用文本情感分析来完成。它评估作者对一个项目、行政机构、个人或地点的态度是消极的、积极的还是中立的。在某些应用中，不仅需要情绪分析，而且还需要进行情绪检测，这可以精确地确定个人的情绪/心理状态。「本文提供了对情感分析水平、各种情感模型以及情感分析和文本情感检测过程的理解；最后，本文讨论了情绪和情感分析过程中面临的挑战」。
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个分支，使计算机能够像人类一样理解书面或口头语言。 在这个 AI 革命时代，NLP 具有多样化的应用。 在本教程中，我们将探讨 Java 中不同的 NLP 库，以及如何使用 Apache OpenNLP 和 Stanford CoreNLP 实现一些 NLP 任务。
北京时间 5 月 9 日凌晨， Google I/O 2018 开发者大会座无虚席。对 Google 来讲今年是 AI 落地的关键时期。这次大会的主题是：芯片+软件系统+场景应用，谷歌全面进入AI落地深水区。
源 / 深度学习世界 文 / IIan Reinstein 译 / 乌拉乌拉 如今机器学习和人工智能已经变得家喻户晓，有很多爱好者进入了该领域。但是，什么才是能够进入该领域的正确路径呢?如何
【磐创AI导读】：本篇为机器学习与数据科学背后的线性代数知识系列的第二篇，查看上篇：线性代数在数据科学中的十个强大应用（一）。本篇主要介绍自然语言处理（NLP）中的线性代数与计算机视觉（CV）中的线性代数。涵盖主成分分析（PCA）与奇异值分解（SVD）背后的线性代数知识。相信这也是各位数据科学爱好者常用的各项技术，希望可以帮大家理清思路和对这些算法有更进一步的认识。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
翻译 | 刘畅 迁移学习是机器学习方法之一，它可以把为一个任务开发的模型重新用在另一个不同的任务中，并作为另一个任务模型的起点。 这在深度学习中是一种常见的方法。由于在计算机视觉和自然语言处理上，开发神经网络模型需要大量的计算和时间资源，技术跨度也比较大。所以，预训练的模型通常会被重新用作计算机视觉和自然语言处理任务的起点。 这篇文章会发现告诉你，如何使用迁移学习来加速训练过程和提高深度学习模型的性能，以及解答以下三个问题： 什么是迁移学习，以及如何使用它 深度学习中迁移学习的常见例子 在自己的预测模型
ONLYOFFICE 桌面编辑器版本 7.3 已经可以在Windows、Linux 和 macOS 上使用。桌面版的大部分新功能与在线编辑器的相同，但桌面编辑器也带来了一些独特的功能，例如，新的打印选项。请继续阅读以了解更多信息。
[漏洞名称]：CVE漏洞复现-CVE-2023-38831 WinRAR代码执行漏洞
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