论文：Dependency or Span, End-to-End Uniform Semantic Role Labeling
先来看看语义角色标注在维基百科上的定义：Semantic role labeling, sometimes also called shallow semantic parsing, is a process in natural language processing that assigns labels to words or phrases in a sentence that indicate their semantic role in the sentence, such as that of an agent, goal, or result. It consists of the detection of the semantic arguments associated with the predicate or verb of a sentence and their classification into their specific roles.
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%。
本文记录自然语言基础技术之语义角色标注学习过程，包括定义、常见方法、例子、以及相关评测，最后推荐python实战利器，并且包括工具的用法。
词义消歧，句子、篇章语义理解基础，必须解决。语言都有大量多种含义词汇。词义消歧，可通过机器学习方法解决。词义消歧有监督机器学习分类算法，判断词义所属分类。词义消歧无监督机器学习聚类算法，把词义聚成多类，每一类一种含义。
上篇 例子 3 个语言分析的基本任务：分词，词性标注，命名实体识别，接下来一起总结下另 3 个基本任务：依存句法分析，语义角色标注，语义依存分析，它们是 NLP 非常重要的任务，为问答系统等提供技术支撑。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。语义理解是NLP的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取意义和信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的语义理解。
句子的语义分析是对句子处理技术更高一级的要求，在信息检索、信息抽取、自动文摘等应用广泛。
选自Google Blog 作者：Michael Ringgaard 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 今日，谷歌发布实验性系统 SLING，该系统是一个自然语言框架语义解析器，用于自然语言理解任务中，可将自然语言文本直接解析成语义表示——语义框架图。本文简要介绍了该系统。 项目链接：https://github.com/google/sling 直到最近，最实用的自然语言理解（NLU）系统仍然使用的是分析阶段的流程，从词性标注和依存句法分析（dependency parsing）到计算输入文本的语义表示。
序列标注（Sequence labeling）是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。比如信息提取问题可以认为是一个序列标注问题，如提取出会议时间、地点等。
pyltp 是 LTP 的 Python 封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注的功能。
PaddlePaddle出教程啦，教程一部分写的很详细，值得学习。 一期涉及新手入门、识别数字、图像分类、词向量、情感分析、语义角色标注、机器翻译、个性化推荐。 二期会有更多的图像内容。 随便，帮国产框架打广告：加入TechWriter队伍，强大国产深度学习利器。https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . .
依赖PyTorch、TensorFlow等深度学习技术，适合专业NLP工程师、研究者以及本地海量数据场景。要求Python 3.6至3.10，支持Windows，推荐*nix。可以在CPU上运行，推荐GPU/TPU。安装PyTorch版：
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。
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AI科技评论消息，日前，Google发布自然语言框架语义解析器SLING，它能以语义框架图（semantic frame graph）的形式，将自然语言文本直接解析为文本语义表示。这一系统避免了级联效应，另外还减少了不必要的计算开销。 详细消息AI科技评论编译整理如下： 直到最近，大多数实际的自然语言理解(NLU)系统都采用的是从词性标签和依存句法分析（dependency parsing）到计算输入文本的语义表示的分析。虽然这使得不同分析阶段易于模块化，但前期的错误会在后期和最终表示上产生层叠效应，中间阶
夏乙 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 大多数自然语言理解（NLU）系统分析语言的过程是一条由分析步骤组成的流水线：先标注词性，再进行句法依存分
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。
假如你的公司发布了一款全新的手机产品，新产品的发布带来了来自不同媒体的相关报道、用户反馈。 面对这些数据，你可能希望了解
最近在上《自然语言处理》这门选修课，为了完成上机作业也是很认真了，这次是为了实现语角色标注任务，于是就入了这个坑，让我们来（快乐地 ）解决出现的问题。
CoNLL 系列评测是自然语言处理领域影响力最大的技术评测，每年由 ACL 的计算自然语言学习会议（Conference on Computational Natural Language Learning，CoNLL）主办。在今年 CoNLL-2017 评测（http://universaldependencies.org/conll17/）上，哈工大社会计算与信息检索研究中心取得第四名的佳绩，这也是亚洲团队所取得的最好成绩。为此，AI 科技评论近日邀请到了哈尔滨工业大学计算机学院副教授车万翔博士做了一次
【导语】此文是作者基于 Python 构建知识图谱的系列实践教程，具有一定创新性和实用性。文章前半部分内容先介绍哈工大 pytltp 工具，包括安装过程、中文分词、词性标注和实体识别的一些基本用法；后半部分内容讲解词性标注、实体识别、依存句法分析和语义角色标注及代码实现。
无监督信息抽取较多都是使用哈工大的ltp作为底层框架。那么基于ltp其实有了非常多的小伙伴进行了尝试，笔者私自将其归纳为：
LTP（Language Technology Platform）中文为语言技术平台，是哈工大社会计算与信息检索研究中心开发的一整套中文语言处理系统。
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。
自然语言处理中的自然语言句子级分析技术，可以大致分为词法分析、句法分析、语义分析三个层面。
图数据的天然优势是为学习算法提供了丰富的结构化信息，节点之间邻接关系的设计成为了重要的先验信息和交互约束。然而，有一部分边上的消息是可以忽略的，论文首先提出方法在不影响模型预测效果的情况下，将图结构中冗余的边drop掉。通过分析剩余边上具有怎样的先验知识，实现对GNN的预测过程加以解释。
THULAC 四款python中中文分词的尝试。尝试的有：jieba、SnowNLP（MIT）、pynlpir（大数据搜索挖掘实验室（北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心））、th
via cheatsheet 近日，自然语言处理领域顶级国际会议 EMNLP 于丹麦哥本哈根举行。EMNLP是自然语言处理三大顶级会议（ACL, EMNLP, NAACL）之一，已经于前段时间公布了录用论文及最佳论文名单。 其中，弗吉尼亚大学赵洁玉、王天露、Vincente Ordonez、张凯崴及华盛顿大学的 Mark Yatskar 凭借「Men Also Like Shopping: Reducing Gender Bias Amplification using Corpus-level Con
图片来源：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 微软联合创始人保罗·艾伦建立的艾伦人工智能研究院（AI2）今天发布了一个PyTorch上的开源自然语言处理（NLP）研究库：AllenNLP。
因此将有五个主要的功能模块：sl（序列标注）、tc（文本分类）、sr（句子关系）、tg（文本生成）、sp（结构分析）和其他功能模块如we（词向量）。
链接： https://blog.csdn.net/choose_c/article/details/90273333
词性，也称为词类，是词汇的语法属性，是连接词汇到句法的桥梁。 词性标注（Part-of-Speech Tagging或POS Tagging)，又称为词类标注，是指判断出在一个句子中每个词所扮演的语法角色。
ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，该会议由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示，ACL影响力位列第一，是CCF-A类推荐会议。美团技术团队共有7篇论文（其中6篇长文，1篇短文）被ACL 2021接收，这些论文是美团技术团队在事件抽取、实体识别、意图识别、新槽位发现、无监督句子表示、语义解析、文档检索等自然语言处理任务上的一些前沿探索及应用。
【新智元导读】被称为取得了NLP “2005 年以来首个大突破”的研究报告 Deep Semantic Role Labeling: What Works and What’s Next，已被 ACL-17 接收。论文的第一作者是华盛顿大学的华人博士生何律恒。该研究为语义角色标注（SRL）引入了一个新的深度学习模型，显著提高了现有技术水平。 日前，“Stanford NLP Group” 发推特表示，华盛顿大学、FAIR 和艾伦研究所的合作研究 Deep Semantic Role Labeling: Wh
目标：输入一篇文档，将文档进行关键信息提取，进行结构化，并最终组织成图谱组织形式，形成对文章语义信息的图谱化展示。
NLP（Natural Language Processing），自然语言处理，是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。 自然语言和编程语言对比 自然语言比编程语言的词汇量丰富 自然语言是非机构化的；编程语言是结构化的。结构化指的是信息具有明确的结构关系，比如编程语言中具有类和成员、数据库中的表和字段等，都可以通过明确的机制来进行读写。 自然语言存在大量的歧义，这些歧义根据语境的不同变现为特定的义项。 自然语言容错性高，编程语言中程序员必须保证拼写、语法绝对规范。 编程语言的变化缓慢温和
汉字是一种象形文字，可以被分解为更小、更基础的音义结合体：象形（即对象的图像化表述，如「亻」、「日」、「木」）和形声（用于发音，如「晴」中的「青」）。汉朝的《说文解字》利用图形化的部首来索引汉字，这一传统一直沿用到今天。许多汉字由图像演化而来（如图 1 所示），因此汉字的语素中编码着丰富的语义信息。
提前批投递时可以自主选择部门，有些部门的hc几乎全都留给实习生转正，建议无法实习的童鞋们，提前做好调研，避开这些部门。
本文介绍的是 CVPR 2020 上录用为 Oral 的论文《Say As You Wish: Fine-grained Control of Image Caption Generation with Abstract Scene Graph》（已开源），文章作者是中国人民大学博士生陈师哲同学，这项工作是陈师哲同学在澳大利亚阿德莱德大学吴琦老师组访问时所完成。
AI科技评论消息，艾伦人工智能研究院（AI2）开源AllenNLP，它是一个基于PyTorch的NLP研究库，利用深度学习来进行自然语言理解，通过处理低层次的细节、提供高质量的参考实现，能轻松快速地帮
NLP是利用计算机为工具，对人类特有的书面形式和口头形式的自然语言的信息进行各种类型处理和加工的技术.
LTP [1]- 语言技术平台(LTP) 提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术。经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广，LTP 已经成为国内外最具影响力的中文处理基础平台。 NLPIR汉语分词系统 [2]- 又名ICTCLAS2013，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取。 结巴中文分词 [3]- 支持三种
PaddlePaddle之语义角色标注 http://bit.baidu.com/course/detail/id/178/column/117.html
大纲 NLP基础概念 NLP的发展与应用 NLP常用术语以及扩展介绍 ---- 1.1 什么是NLP 基本分类 自然语言生成（Natural Language Generation,NLG） 指从结构化数据中以读取的方式自动生成文本，主要包括三个阶段： 文本规划：完成结构化数据中的基础内容规划； 语句规划：从结构化数据中组合语句来表达信息流； 实现：产生语法通顺的语句来表达文本； 研究任务 机器翻译 情感分析 智能问答 文摘生成 文本分类 舆论分析 知识图谱 ---- 1
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 科技评论按：作为自然语言处理领域的顶级会议之一，EMNLP 2018 今日在比利时首都布鲁塞尔正式召开。10 月 31 日至 11 月 1 日为 Tutorial 及 Workshop 环节，正会从 11 月 2 日开始，11 月 4 日结束。为期五天的大会将包括 3 场 Keynote、6 场 Tutorial 以及 14 场 Workshop。去年，雷锋网 AI 科技评论第一时间为大家分享了论文录用情况、最佳论文解读。今年，会上的精彩内容也不容错过。以下便是今年的参会亮点。
大多数现有的零样本学习（Zero-Shot Learning，ZSL）方法都存在强偏问题：训练阶段看不见（目标）类的实例在测试时往往被归类为所看到的（源）类之一。因此，在广义ZSL设置中部署后，它们的性能很差。在本文，我们提出了一个简单而有效的方法，称为准完全监督学习（QFSL），来缓解此问题。我们的方法遵循直推式学习的方式，假定标记的源图像和未标记的目标图像都可用于训练。在语义嵌入空间中，被标记的源图像被映射到由源类别指定的若干个嵌入点，并且未标记的目标图像被强制映射到由目标类别指定的其他点。在AwA2，
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