背景 最近项目中有一个需求,希望分析用户对某些商品的评论,以推测用户对这些商品的情感倾向,从而为运营人员管理这些商品提供依据。 这个问题属于自然语言处理的范畴,国外有很多这方面的论文。但我不是搞学术的,得想办法快速解决这个问题。 从网上看到一哥们通过微博分析女朋友的情绪,他的方案里包括分词的选择、情绪分析词典的选择、情绪值的计算等,但因为自己实现的效果比较差,最后废弃了自己的方案,直接选择了腾讯文智的情感分析收费服务。 因为最近研究过tensorflow,也了解到使用tensorflow参
“我们已经开发出了GPT-4,这是OpenAI在深度学习领域不断努力扩展的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型(可以接受图像和文本输入,输出文本),虽然在许多真实情境下比人类表现能力差,但在各种专业和学术基准测试中表现出与人类水平相当的性能。”
GPT-3 是 OpenAI 开发的高级自然语言处理模型。它返回自然语言文本完成以响应任何文本请求,例如短语或句子。开发人员在他们的应用程序中使用 GPT-3(通过应用程序编程 (API) 按需收费)来完成文本翻译和软件代码开发等任务。
大数据文摘作品 作者:龙牧雪,魏子敏 在各位同学们推特、朋友圈、Coursera不懈的催更之下,跳水了几个月的吴恩达爸爸终于推出了深度学习系列课程的第五部分。至此,吴恩达的深度学习系列课程完整发布,各位同学可以放心开始上课了。 Coursera课程链接: https://www.coursera.org/learn/nlp-sequence-models 图:deeplearning.ai官网的第五课状态终于从coming soon变成了可点击 图:Coursera官网显示,深度学习第5部分课程1月31日开
简介 不论是那些从事前沿研究开发,强化自然语言处理能力的人,还是那些在各自行业中越发认为自然语言处理能够为他们带来竞争力的机构和创新者,现在投身到自然语言处理(NLP)中都绝对是令人兴奋的。 到2021年,全球自然语言处理市场的价值预计会达到160亿美元,所以科技巨头们争相斥巨资投入到自然语言处理中以求分得一块蛋糕就不足为奇了。在过去5年中,超过30家从事人工智能前沿研究的私有企业被谷歌,雅虎,英特尔,苹果和Salesforce等巨头们争相并购。 涉足自然语言处理,文本分析和文本挖掘并不只是大公司的专利。
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。
以上是一些免费课程,如果想要保证听课质量,保证有答疑和练习,我们也推荐网易云课堂一些收费课程:
语言技术平台(Language Technology Platform, LTP)是哈工大社会计算与信息检索研究中心(HIT-SCIR)历时多年研发的一整套高效、高精度的中文自然语言处理开源基础技术平台。该平台集词法分析(分词、词性标注、命名实体识别)、句法分析(依存句法分析)和语义分析(语义角色标注、语义依存分析)等多项自然语言处理技术于一体。
如此火爆的 ChatGPT 大家肯定都已经知道了,我就不多说了。但是呢, OpenAI 的 ChatGPT 官网注册麻烦,接入繁琐,且需要海外信用卡才能支付,这就让广大的国内开发者头疼了。
一成不变的词库意义不大,只有保持动态更新,保持数据的时效性,这样个的词库才有意义。
LTP 的全称为「Language Technology Platform」,是哈工大社会计算与信息检索研究中心(HIT-SCIR)历时多年研发的一整套高效、高精度的中文自然语言处理开源基础技术平台。
语音速记是语音识别技术的应用之一,主打AI的搜狗也是其中一家。8月8日,搜狗也为此前推出的“搜狗听写” 正式召开了发布会。 “搜狗听写”的主要功能是将语音实时变成文字,最大卖点是“0延时”、 “长语音”,目的是希望解决文字工作者工作中耗时耗力枯燥的工作。官方消息透漏,搜狗听写的技术来自于搜狗知音,它是与端到端的深度神经网络技术整合,是语言的正确率保持在较高的水平。据介绍,搜狗听写可以支持写文章、采访录音、会议记录、笔记整理、日常纪事等场景,帮助用户实现高效记录和信息输入。 对待不同的场景时,“搜狗听写”
连转2篇文章,先上链接,文章转自清华大学刘知远老师的github:https://github.com/zibuyu/research_tao/blob/master/01_community.md,致予我真诚的感谢!
在最近泄露的一份文件中,一位谷歌内部的研究人员表达了这样的观点。这位研究人员认为,在这场激烈的 AI 竞赛中,虽然谷歌与 OpenAI 在你追我赶,但真正的赢家未必会在这两家中产生,因为有股第三方力量正在崛起。
地址 https://github.com/zibuyu/research_tao
AIGC是现在很火的一个概念,每天都有新闻,很多人都在谈论,但昨天听机工社郭老师直播我才突然意识到,“什么是AIGC”本身反而介绍很少,有一点名可名非常名的味道。我专门找了一下,甚至很多聊AIGC的自媒体也只是一知半解,可能觉得AIGC和AI是一回事,也可能觉得和ChatGPT是一回事。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者:刘知远老师 链接:https://github.com/zibuyu/research_tao 与老牌学科如物理学、化学等相比,计算机学科还非常年轻,学科体系长期处于剧烈变革之中。作为计算机应用的重要方向,人工智能和自然语言处理自然更不例外,与现实应用紧密相关,技术发展日新月异,常给人今是昨非之感。在这种情况下,传统学术期刊的那种投稿1-2年才能见刊的模式已经赶不上技术革新的速度,年度学术会议显然更符合计算机学科发展和交流的需求,可以看作是一种“小步快跑”的模
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
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:
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(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
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》。
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
👆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
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
在AI工具方面,您提到的这些选项都是各自领域内非常出色和受欢迎的工具。以下是对这些工具的简要介绍和推荐:
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。
随着人工智能技术的发展,越来越多的编程助手工具涌现出来,帮助程序员更高效地完成编码任务。最新的AI编程助手工具有哪些呢?本文将为您介绍几款备受关注的工具。
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。
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。
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。
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
文章转自清华大学刘知远老师的github:https://github.com/zibuyu/research_tao/blob/master/00_nlp.md
前段时间有朋友询问说NLP领域如何学习,然而一直忙于毕业论文中实在没有时间,两年半真的实在太难受了。昨天刚交了盲审,祈祷顺利毕业呀。
常常在想,自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情?到目前为止,我所接触到的NLP其实都是在做一件事情,即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样,因而不同的任务难度、处理方式存在差异。
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。
词嵌入是自然语言处理中的关键技术之一,它通过将单词映射到高维空间,使得单词之间的关系得以保留,进而使得深度学习模型能够更好地理解和生成语言。
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云