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
编程马拉松（Hackathon）是将热爱软硬件开发的人聚集起来所举办的一项比赛，本次活动由腾讯云AI联合云+社区发起，希望让广大开发者体验到腾讯云AI的魅力。比赛过程中，参赛者可以尽情发挥自己的创意及想法，在短时间内用自己所熟悉的代码及环境，调用腾讯云API识别接口，并输出腾讯云AI 接入体验反馈，赢取丰厚奖品。
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。
👆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
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深度学习第①篇（文末附大量资料） 一、深度学习的起源与概念 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习可以简单理解为传统神经网络的拓展。如下图所示，深度学习与传统的神经网络之间有相同的
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自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
摘要 机器翻译伴随着世界上第一台计算机的诞生而出现，随后成为人工智能领域最具挑战性的研究课题之一。70 多年来，以机器翻译、人机对话系统、文本自动分类、自动文摘和信息抽取等为代表性应用的人类语言技术所走过的曲折发展历程，从不同的侧面折射出人工智能领域的荣禄兴衰。本文在简要回顾人类语言技术发展历程的基础上，重点介绍当前该技术面临的主要挑战和研究现状，并对未来发展的趋势进行展望。 关键词
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 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7
推荐系统领域太卷了，十方表示总是折腾"塔"太累了，所以十方平时也会学习些NLP，CV相关领域的知识去丰富下自己的见识。这里十方希望大家不要把自己要学的东西限定的太死，比如我们是做推荐系统相关研究的，那nlp相关知识我们可以不去学习。事实上，不同领域的模型是可以相互借鉴的，比如textcnn，就是用图像的cnn去做文本分类，推荐的bert4vec，就是用处理文本的bert模型做推荐。总而言之，希望大家在深度学习领域尽可能的博学，在具体推荐系统领域可以做到专家。
作为机器学习最重要的一个分支，近年来深度学习（Deep Learning）发展势头迅猛，借助庞大的数据和计算能力，深度学习已经在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理方面取得了巨大成就：目前几乎所有的商用语音识别算法都是基于深度学习，针对ImageNet数据集的算法分类精度已达95%以上……
来源 | 微软研究院AI头条 自然语言处理（NLP）作为人工智能研究的核心领域之一，长久以来都受到广泛关注。微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“懂语言者得天下，人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”现在很多研究人员都在进入自然语言领域，希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。 为了帮助大家更好地学习NLP，微软亚洲研究院自然语言计算组资深研究员韦福如为大家推荐了一些关于自然语言学习方面经典的书籍和课程，分为入门级和进阶级两大类。 好，同学们现在都准备好了吗？请系好安全带，我们这辆开往“NLP
技术雷达是什么 技术雷达是由 ThoughtWorks 技术战略委员会（TAB）经由多番正式讨论给出的最新技术趋势报告，它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议，为从程序员到CIO/
自然语言处理是人工智能领域研究的核心内容之一，近年来取得了快速进展和广泛应用，在学术界和企业界备受瞩目。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”! 深度学习等技术的引入为自然语言处理技术带来了一场革命，近年来也出现了自然语言处理的新范式。 为什么自然语言是“人工智能皇冠上的明珠”呢？ 自然语言处理，英文名称是Natural Language Processing，简称NLP，主要研究用计算机来理解和生成自然语言的各种理论和方法。 其中，自然语言指的是人类语言，特指文本符号，而非语音信号。对语音信号的识别与合成属于语音处理领域的研究范畴。 自然语言处理已
自然语言处理是一种将自然语言转换为计算机可处理的形式的技术。深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在自然语言处理方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在自然语言处理方面的应用。
自然语言处理是实现人工智能、通过图灵测试的关键。虽然目前深度学习在自然语言处理上取得了巨大的突破，对自然语言的深度理解仍需要复杂知识的支持，来实现从理解字面意思到言外之意的跃迁。本文介绍清华大学刘知远老师的《知识指导的自然语言处理》。
自然语言处理（NLP）作为人工智能研究的核心领域之一，长久以来都受到广泛关注。微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“ 懂语言者得天下，人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。 ”现在很多研究人员都在进入自然语言领域，希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。 为了帮助大家更好地学习NLP，我们邀请微软亚洲研究院自然语言计算组资深研究员韦福如为大家推荐了一些关于自然语言学习方面经典的书籍和课程，分为入门级和进阶级两大类。 好，同学们现在都准备好了吗？请系好安全带，我们这辆开往“NLP大佬界”方向的车就要
本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程大纲为：
人工智能可分为深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序涉及、数据挖掘等六大领域。随着互联网的普及和社交网络的急速发展，自然语言相关数据海量增长。
好几天没有写关于自然语言处理方面的内容，实在抱歉，不过还是感谢大家支持。今天给大家分享一下关于中文自然语言处理的一些基础知识，希望能够帮你快点“入坑”。
前几年曾经马少平老师的引荐，为某科普图书写过一篇短文介绍自然语言处理。如果只是介绍NLP的概念、任务和挑战，应该可以参考这篇小文。原文如下，仅供参考。 自然语言处理 Natural Language Processing 一、什么是自然语言处理 简单地说，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动
摘自AMiner 机器之心整理 参与：李亚洲、思源 自然语言处理是现代技术最重要的组成部分之一，而最近清华大学和中国工程院知识智能联合实验室发布一份非常全面的 NLP 报告。该报告从 NLP 的概念介
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。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “研究范式”是由哲学家Thomas S. Kuhn 在1962 年《科学革命的结构》 一书中首先提出的。 Kuhn 认为，科学进步并不是累积式发展的，他提出一种新的发展模型，在该模型中，科学连续性的累积发展（Kuhn 将其定义为“正常科学”时期）会被“革命科学”打断，革命科学发现的“异常”（即显著不同于正常科学时期的思想、方法等）会直接导致新的范式。 Kuhn 因此将研究范式定义为学科内“科学家关于应该如何理解和解决问题的一套共同的信念与共识”。 Lin
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 转眼间，2023年竟然已经过去了一个季度！！！ 这个不寻常的一季度，全球人民被ChatGPT的表现所惊艳，还没等回过神来，又被更强的GPT-4所震撼，更被各种AI绘图等AIGC工具带来了各种惊喜和欢乐…… 通用人工智能时代仿佛在向我们加速跑来，有人振奋，有人恐慌焦虑…… 但无论如何，追求进步永远是我们立足的底气！ 4月份有哪些新书可以为我们打打气呢？ 快来看看吧！ 01 ▊《编程卓越之道（卷2）：运用底层语言思想编写高级语言代码》 [美] Ran
自然语言处理在大数据以及近年来大火的人工智能方面都有着非同寻常的意义。那么，什么是自然语言处理呢？在没有接触到大数据这方面的时候，也只是以前在学习计算机方面知识时听说过自然语言处理。书本上对于自然语言处理的定义或者是描述太多专业化。换一个通俗的说法，自然语言处理就是把我们人类的语言通过一些方式或者技术翻译成机器可以读懂的语言。
地址 https://github.com/zibuyu/research_tao
不管学界还是业界，对自然语言处理的谈论越来越多，更有甚者，自然语言处理被上升到战略层面。
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
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。
自然语言处理是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分（人工智能还包括计算机视觉等），但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统，但只有人类才拥有这么高级的语言。
2011年，日本多个机构发起的一项机器人项目，以东京大学入学考试难度为目标，以检验人工智能可在多大程度上模拟人类思考以及解决问题的能力。在去年和今年的考试中，机器人“Torobo-kun”分别获得了511分和525分，总分为950分。照着当前的成绩，Torobo-kun有80%的可能被512所私立大学和23所国立大学和公立大学录取，可惜的是，离东京大学至少获得 80% 分数的要求还差得很远。 根据对比，在两次考试中，Torobo-kun在数学和物理方面有了明显的进步，而英语和国语的成绩还是一团糟。在镁客君看
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
你真的了解NLP吗？本文主要是对当前自然语言处理领域的主要研究内容进行了梳理，共包含五个部分：NLP概述、NLP相关技术分类、NLP研究人员分布、NLP的应用、NLP的发展趋势。该篇文章能够帮助刚刚入坑NLP的小伙伴尽快找到自己的定位，同时也能协助已经在坑中挣扎多年的小伙伴看清该领域的全貌。
相信很多人对自然语言处理有太多不理解的地方，甚至是什么，都说不出口，其实把这六个字划分为自然，语言，处理，来理解的话，是不是简单明了。本文着重和大家说自然语言处理是什么和自然语言处理的关键技术有哪些，感兴趣的小伙伴们，随着小编一起来看看吧。
ChatGPT 是一款由 OpenAI 开发的人工智能技术驱动的语言模型应用。以下是 ChatGPT 的主要特点和功能：
编者按：《国家科学评论》于2018年1月发表“机器学习”特别专题，由周志华教授组织并撰写文章。专题内容还包括对AAAI前主席Tom Dietterich的访谈，徐宗本院士、杨强教授、朱军博士、李航博士、张坤博士和Bernhard Scholkopf等人的精彩文章。
语音助手、智能客服、智能音箱、聊天机器人，近年各种自然语言对话系统如雨后春笋般地涌现，有让人眼花缭乱的感觉。一方面对话系统越来越实用化，另一方面当前技术的局限性也凸显无遗。计算机多大程度上可以自如地和人进行对话？自然语言对话的挑战在什么地方？未来可能会有哪些突破，以及需要重点研究与开发哪些技术？
编者注：本文节选自《数学之美》，作者吴军曾在《后记》中说，世上最好的学者总是有办法深入浅出地把大道理讲给外行听，而不是故弄玄虚将简单的问题复杂化。所以，他写书的目的在于讲述在实际问题背后，简单而直接的数学模型。 如今但我们大谈人工智能、语音助手等不断更新的技术时，不妨从最简单、最基本的地方出发，思考各类火热的现象。以下文字摘选自《数学之美》的第二章：《自然语言处理——从规则到统计》，有删减。 ---- 1946 年，现代电子计算机出现以后，计算机在很多事情上做得比人还好。既然如此，机器能不能懂得自然语言呢
来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html
http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml
作者：李航、吕正东、尚利锋 前言 我们在日常生活中经常使用自然语言对话系统，比如苹果Siri。现在的对话系统多数只能做单轮对话，可以帮助用户完成一些简单的任务，如问天气，查股票（如果做多轮对话，也是在单轮对话的基础上加一些简单处理）。实现这些自然语言对话系统的基本技术可以分为两大类，基于规则的和基于数据的。你也许想知道对话系统的基本原理是怎样的？特别是如何用数据驱动的方式构建一个对话系统？ 最近基于数据的自然语言对话技术取得了突破性的进展。我们发现，利用深度学习和大数据，可以很容易地构建一个单
2015年，整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化，InfoQ策划了“解读2015”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出技术领域在这一年的发展变化，回顾过去，继续前行。 2015年，借助移动互联网技术、机器学习领域深度学习技术的发展，以及大数据语料的积累，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术发生了突飞猛进的变化。越来越多的科技巨头开始看到了这块潜在的“大蛋糕”中蕴藏的价值，通过招兵买马、合作、并购的方式、拓展自己在自然语言处理研究领域的业务
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