NLP 标准公开课 CS224N 已经开放一段时间了，相信很多读者已经学了一遍了。最近，斯坦福自然语言理解公开课 CS224u 也开放了，所有课件、代码和视频都已经开放。嗯，是时候该学一波 CS224u 了。
自然语言处理（NLP Natural Language Processing）是一种专业分析人类语言的人工智能。就是在机器语⾔和⼈类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。 在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如Excel里的数据）。但是网络中 大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、图片、音频、视频... 在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有图片和视频占用的空间大，但是他的 信息量是最大的。 为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用NLP技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。
这门面向项目的课程侧重于开发系统和算法，以实现对自然语言的鲁棒机器理解。课程利用了来自语言学、自然语言处理和机器学习的理论概念。本课程还将包含有关项目开发、研究结果呈现以及与业界沟通的特殊课程。
对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 r
人工智能大模型时代，评测基准成为大模型发展的风向标。从扁平到全面系统，从简化到多重维度，智源指数CUGE旨在尝试为大模型评测设计一张全面评估综合能力的新考卷。
“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得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。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向 81个子课题供大家选择 总有一
自然语言理解，即Natural Language Understanding，可以认为是特指对话系统/对话机器人/Chatbot中的NLU组件/模块，也可以认为是所有自然语言理解类任务的总称。
作为国际最受关注的自然语言处理顶级会议，每年的 ACL 都吸引了大量华人学者投稿、参会。今年的 ACL 大会已是第 60 届，即将于 5 月 22-5 月 27 举办。受到疫情影响，国内 NLP 从业者参与大会受到很多限制。 为了给国内 NLP 社区的从业人员搭建一个自由轻松的学术交流平台，机器之心组织了「ACL 2022 线上论文分享会」，定档 5 月 21 日云端相聚。 本次 ACL 论文分享设置了 Keynote、 论文分享、企业招聘等环节，就业内关注的 Transformer、大规模预训练模型等
就目前的 AI 来看，判断某项工作是不是会被机器替代，有俩前提，大前提：可以获得足够的有效数据（能自动生成数据则无敌），也就是说机器有快速进化的基础；小前提：人本身的进化过程没有见过大量的数据，也就是说人的起点并不高。考虑到“自动生成数据”这个关键，我冥思苦想以后发现，还真没准是编程。
谷歌在自然语言理解研究的全新尝试。 AI 科技评论消息：今日，谷歌分享了 Semantic Experiences，在博客中展示了两大关于自然语言理解的互动工具。Talk to Books 是一个可以从书中的句子层面搜索书籍的全新检索模式；另一个互动内容则是 Semantris，一个由机器学习驱动的单词联想游戏。 地址：https://research.google.com/semanticexperiences/ 此外，谷歌还发布了「通用语句编码器」（Universal Sentence Encoder）
本文简要介绍了自然语言处理中极其重要的句法分析，并侧重对依存句法分析进行了重点总结，包括定义、重要概念、基本方法、性能评价、依存分析数据集，最后，分享了一些流行的工具以及工具实战例子。
AI 研习社消息：今日，谷歌分享了 Semantic Experiences，在博客中展示了两大关于自然语言理解的互动工具。Talk to Books 是一个可以从书中的句子层面搜索书籍的全新检索模式；另一个互动内容则是 Semantris，一个由机器学习驱动的单词联想游戏。
作者：弗朗西斯 【新智元导读】2018年1月3日，微软亚洲研究院的r-net率先在SQuAD EM值达到82.650，这意味着在ExactMatch (精准匹配)指标上首次超越人类在2016年创下的82.304。新智元第一时间采访了MSRA周明团队，为读者详细解析了何为EM、F1，超越人类的具体内涵，NLP最难突破的核心问题以及我国自然语言处理技术发展现状和未来展望等众多话题。 2018年1月3日，微软亚洲研究院的r-net率先在SQuAD machine reading comprehension cha
机器之心发布 作者：腾讯QQ浏览器实验室 近日，腾讯 QQ 浏览器实验室研发的预训练模型「神舟」（Shenzhou）在 9 月 19 日的中文语言理解评测 CLUE 榜单上登顶，刷新业界记录，成为首个在中文自然语言理解综合评测数据上超过人类水平的预训练模型。 作为中文语言理解领域最具权威性的测评基准之一，CLUE 涵盖文本相似度、分类、自然语言推理、阅读理解等 10 项语义分析和理解类子任务。QQ浏览器“神舟”模型凭借顶尖的语言理解能力，登顶 CLUE1.0 总榜单 / 分类榜单 / 阅读理解榜，刷新三项
随着人工智能的火热，AAAI、NeurIPS、CVPR 等顶级学术会议的影响力也愈来越大，每年接收论文、参会人数的数量连创新高。 ACL，作为国际最受关注的自然语言处理顶级会议，每年都吸引了大量华人学者投稿、参会，今年的 ACL 大会已是第 60 届，将于 5 月 22-5 月 27 举办。因为疫情原因，国内 NLP 从业者参与大会将受到很大的限制。 为了给国内 NLP 社区的从业人员搭建一个自由轻松的学术交流平台，机器之心组织了「ACL 2022 线上论文分享会」，定档 5 月 21 日云端相聚。 本次
导读：随着人工智能技术的发展，智能对话的应用场景越来越多，目前已经成为了研究的热点。天猫精灵，小度小度，腾讯叮当，这些智能助手都是智能对话在业界的应用。智能助手的对话方式可分为三种：任务式对话 ( 用户输入指令，智能助手执行指令任务 )，问答式对话 ( 用户输入问题，智能助手回复答案 )，闲聊式对话。那么智能助手如何理解用户的指令，最终完成指令任务呢？任务型语音对话的处理流程主要包括：语音识别，自然语言理解，对话管理、对话生成，语音合成 ( 图1 )。要理解用户的指令，就需要对用户输入进行自然语言理解，也就是对转换为文本的用户输入进行分析，得到用户的意图和关键信息。在图1中，这一部分由绿色虚线圈出，主要包括领域 ( domain )、意图 ( intent ) 和槽 ( slot ) 的预测。本文主要介绍这一部分，即领域识别、意图识别和槽抽取的主流方法和研究进展。
2022年11月9日，OPPO语音语义研究部融智团队提出的中文预训练大模型CHAOS ，在中文自然语言理解测评基准CLUE上登顶，以30亿参量同时刷新了CLUE总排行榜、CLUE分类任务排行榜和CLUE阅读理解排行榜的最好成绩。其中在“AFQMC，TNEWS，CSL，CHID1.1”4个赛道的成绩超过了人类识别精确准确度，总成绩距离超越人类表现仅差0.1。
随着人工智能（AI）技术的不断发展，越来越多的研究者开始关注AI技术在医学健康领域的研究应用，其中加速AI技术发展的一个关键环节是标准数据集和科学评估体系的建立。 由中国中文信息学会医疗健康与生物信息处理专业委员发起的中文医疗信息处理挑战榜CBLUE[1]于今年4月份上线，该 benchmark 覆盖了8类经典的医学自然语言理解任务，是业界首个公开的中文医疗信息领域公开评测基准。 CBLUE上线后受到了产研界的广泛关注，目前已经吸引了300多支队伍参与打榜。近日，CBLUE工作组公开了论文[2]并开源了评
作为国际最受关注的自然语言处理顶级会议，每年的 ACL 都吸引了大量华人学者投稿、参会。今年的 ACL 大会已是第 60 届，于 5 月 22-5 月 27 日期间举办。 为了给国内 NLP 社区的从业人员搭建一个自由轻松的学术交流平台，2022 年 5 月 21 日，机器之心举办了「ACL 2022 论文分享会」线上学术交流活动。 本次 ACL 论文分享设置了 Keynote、 论文分享、企业招聘等环节，就业内关注的 Transformer、大规模预训练模型等 NLP 热门主题邀请顶级专家、论文作者与观众
ChineseGLUE 的成员包括全国各地关注 NLP 的热心专业人士，包括清华、北大、浙大等知名高校的毕业生。团队的愿景是通过完善中文语言理解基础设施，促进中文语言模型的发展，能够作为通用语言模型测评的补充，以更好地服务中文语言理解、任务和产业界。
【新智元导读】 在北大 AI 公开课第8讲上，华为诺亚方舟实验室主任李航老师综述性地为大家介绍了 NLP 的任务、特点、最新技术以及发展趋势。李航老师精辟地总结道：“给今天的讲座大概做一个总结，自然语言理解很难，自然语言处理现在用数据驱动的办法去做，有五个最基本的问题，即分类、匹配、翻译、结构预测和马尔可夫决策过程。 在具体的问题上，有了数据就可以跑 AI 的闭环，就可以不断提高系统的性能、算法的能力。深度学习在我刚说的五个大任务里的前四个都能做得很好，特别是运用 seq to seq 的翻译和语音识别。单
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 自然语言理解模块是对话系统中最重要的模块，对于用户输入的语句信息，首先需要通过自然语言理解模块进行处理，该模块主要的功能在于解析并“理解”用户输入的信息，将其转变成计算机可以理解的形式。该过程也可以看作一个信息结构化的过程，用户的输入信息一般表示为如下格式： 如图1所示即为一个用户输入语句经过结构化后的示例，该示例中的意图是希望用户提供手机号码信息，因此“act”为“request”，且当前询问的“slot”为电话信息“phone”，同时“slot”为
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
京东叮咚智能音箱首席科学家。从事语音技术研究领域20余年，现就职于京东叮咚智能音箱技术研发部门，负责语音技术、自然语言理解、机器翻译、产品创新等方面的工作。
在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如 Excel 里的数据）。但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、图片、音频、视频…
导读：在人类社会中，语言扮演着重要的角色，语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维无从谈起，沟通交流更是无源之水。
新智元报道 编辑：刘小芹 弗朗西斯 【新智元导读】2018年1月3日，微软亚洲研究院的r-net率先第一个在SQuAD machine reading comprehension challenge 上达到82.650，这意味着在ExactMatch (精准匹配)指标上首次超越人类在2016年创下的82.304。之后两天，阿里巴巴iDST也取得佳绩，刷新F1分数至88.607, 中国AI崛起，中国的自然语言理解研究已经走在世界前列。 2018年1月3日，微软亚洲研究院的r-net率先在SQuAD
在过去的20年中，互联网，把人们带入了一个全新的时代。在这个全新的时代，我们创造出了四种连接方式：一是人和物品之间的连接，二是人与人之间的连接，三是人和信息之间的连接， 四是人和设备之间的连接。连接不是目的，它只是为交互提供相应的服务。对我们每一个人来说，最友好最自然的交流方式就是采用自然语言的方式进行交互。通过自然语言的方式进行交互完成对话系统的设计与实现。
7 月 30 日，百度发布了 ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）的优化版本——ERNIE 2.0 自然语言理解框架。这个中英文对话的 AI 框架不仅获得了最优的（SOTA）结果，并且在 16 个 NLP 任务中表现出优于 BERT 和最近的 XLNet 的高水准。目前，ERNIE 2.0 代码和英文预训练模型已开源。
本文将通过介绍入选NLP领域顶级学术会议 ACL 的论文，解读腾讯 AI Lab 的重点研究方向：自然语言理解、对话系统和文本生成，以及机器翻译等。
这里记录 Python相关的值得分享的内容，每周五发布。由于微信不允许外部链接，点击阅读原文可访问文中的链接。
AI科技评论按：Facebook的AML和FAIR团队合作进行自然语言处理对自然语言理解进行着合作研究。在2017年4月19日举办的F8开发者大会上，Facebook向公众介绍了他们的研究进展、自然语言理解在Facebook产品中的应用，并且介绍了平民化的自然语言理解平台CLUE，希望依靠大家的力量，继续丰富自然语言理解的应用。 演讲者：Facebook工程主管Benoit Dumoulin，技术项目主管Aparna Lakshmiratan。AI科技评论听译。 （首先上台的是Benoit）大家好，我是Be
随着GPT模型的快速发展和卓越表现，越来越多的应用开始集成GPT模型以提升其功能和性能。在本文章中，将总结构建SQL提示的方法，并探讨如何将一个开源SQL工程进行产品化。
作者出该系列教程的目的是让大家能够掌握深度学习算法在自然语言处理中应用，同时也希望能够加深自己对自然语言处理的理解。
分在不同的位置意思大不同。比如「我喜欢上一个人」，到底说的是「I like the last one」，还是说「I'm falling love with someone」？需要根据上下文语境来判断。
导读：本文将讲解中文自然语言处理的第一项核心技术——中文分词技术，它是中文自然语言处理非常关键和核心的部分。
NLP (Natural Langunge Possns,自然语言处理)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓“自然”乃是寓意自然进化形成，是为了区分一些人造语言，类似C++、Java 等人为设计的语言。
1 什么是任务型机器人 任务型机器人指特定条件下提供信息或服务的机器人。通常情况下是为了满足带有明确目的的用户，例如查流量，查话费，订餐，订票，咨询等任务型场景。由于用户的需求较为复杂，通常情况下需分多轮互动，用户也可能在对话过程中不断修改与完善自己的需求，任务型机器人需要通过询问、澄清和确认来帮助用户明确目的。 2 任务型机器人的组成 任务型机器人核心模块主要包括三部分： 1. 自然语言理解模块—— Language Understanding 2. 对话管理模块——
在微博和知乎上关注自然语言处理（NLP）技术的朋友，应该都对#NLP太难了#、#自然语言理解太难了#两个话题标签不陌生，其下汇集了各种不仅难煞计算机、甚至让人也发懵的费解句子或歧义引起的笑话。然而，这些例子只是让人直觉计算机理解人类语言太难了，NLP到底难在哪里，还缺少通俗易懂的介绍。最近刚做完会议投稿，这里花些时间总结下我对这个问题的认识，期望对那些感兴趣NLP的同学有些帮助。欢迎批评意见和建议，未来争取不断更新。
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
人工智能的研究和应用越发炙手可热，其中“机器学习、自动驾驶、语音识别、计算机视觉、自然语言处理、知识推理”这6个方向热度最为火爆。
任意时间、任意地点、任意语言的自由通讯无时无刻不在改变着人们的思维方式和生活方式 1.语言是思维的载体，是人类交流思想、表达情感最自然、最直接、最方便的工具 2.人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占知识总量的80％以上 3.2008年1月中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《第21次中国互联网络发展状况统计报告》表明，中国互联网上有87.8%的网页内容是文本表示的 4.面对文本大数据，我们面临怎样的机遇和挑战？
【新智元导读】学术顶会AAAI 2017上，各大巨头表现活跃。谷歌大脑的首席科学家Vincent Vanhoucke、Facebook 应用机器实验室负责人Joaquin Candela 等产业界AI 大牛都到现场做了干货分享。本文为你总结谷歌、Facebook、百度，领英，IBM，Uber等巨头的演讲精要，从中可以一窥各大企业关注的焦点和趋势。本文还介绍了小 i 机器人与复旦大学合作、介绍机器自然语言理解分类体系的论文。 美国西部时间2月4号到8号，AAAI 2017 在旧金山举行。随着 AAAI越来越国
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