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。
雷锋网 AI 研习社按，百度 AI 开发者大会于 2018 年 7 月 4 日正式开幕，在当天下午的百度大脑分论坛上，来自百度视觉技术部、百度语音技术部、百度 AI 技术生态部、百度大数据部的多位负责人带来了一场开发者的视听盛宴。这里有对百度语音语义技术的详细解读，有对 PaddlePaddle3.0 的更多介绍，还有各种各样的开放竞赛，相信在场观众必定受益匪浅，而雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社也第一时间提取出大会亮点，以飨读者。
最近Bot这种虚拟机器人成为了国际新热点，但于有些人而言，它们已经做了十几年。 席卷全球的Bots风让语义识别渐渐浮出水面 长期以来，语音交互领域的公司，我们对语音识别的公司（诸如科大讯飞，云之声，思必驰）非常熟悉，但对于只专注于其背后更深一个层次的语义识别公司却知之甚少，当然这并不是我们孤陋寡闻，而是语义识别的属性决定它会更多地躲在背后干实事。 以本次在贵阳数博会发布2.0平台的小i机器人CEO袁晖的比方为例，“当用户对Siri讲一句话时，语音识别分析出这句话说的是什么，语义识别分析出这句话是什么意思。语
互联网发展之初受到网络带宽、数据存储等相关技术的限制，信息传播以单模态形式为主，如文字报道、图像相册等。进入大数据时代，信息传播变得丰富多彩，人们从互联网中同时接受图像、视频、文本等不同模态的信息。例如，当我们在互联网上浏览一篇精彩的新闻报道时，不仅可以看到详细的文字描述，还能看到现场拍摄的照片，甚至还有相关的视频报道。这体现了互联网数据从单模态到多模态的转变。 随着互联网多模态数据的出现和传播，“管不住”和“用不好”两大问题也日益突出。“管不住”是指多模态大数据中隐藏着大量涉恐、涉暴等有害信息，极大地
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI成精，“逼疯”程序员；AI做高数，成绩超过博士；AI写代码，成功调教智能体…… 看多了这种故事，你是不是也觉得，AI太卷了，要上天了。 今天回归本源，讲点不那么玄幻的。AI为什么会进化？底层其实没有秘密，无非是语言、视觉等几大基本功。 其中，语言能力对AI的智能水平有决定性影响。视觉研究怎么“看”，语言研究“听”、“说”和“理解”。 对人类来说，“听”、“说”、“理解”相加，基本等于思维能力，对AI，道理也差不多。 最近，咨询机构Gartner发布《
随着云、物联网、互联网网络、光网、宽带、5G的发展，大数据燃料非常充足，未来的少人化工厂、虚拟社区、私人定制等服务都将是智能化场景的最终形态，这使得如何实现更自然的人机交互成为当下十分重要的课题。
虽然我从来没见过你，但是我有可能「认识」你 —— 这是人们希望人工智能在「一眼初见」下达到的状态。
DBMR在报告中认为，未来全球语音和声音识别市场的顶级玩家，包含如下公司 - Hoya, Raytheon, Sensory, Anhui USTC iFLYTEK Co., VoiceVault, LumenVox, Acapela Group, Nuance Communication, Microsoft, Google, Apple等。其中仅提到了一家中国公司 - 科大讯飞，未免有很大的局限性。以下为报告内容：
业内都说2016年是人工智能商业化元年。现在回头看，那时正是智能人机交互产业爆发的前夜。
不管是科达大力推广的感知摄像机（Intelligent IPC）还是海康公司的Smart IPC、或者NICE公司的Suspect Search系统，其本质都是智能视觉分析技术与“大数据”的结合应用。最近两年以来，我们听到太多的“大数据与安防监控”的概念，但是，基本都停留在理念表面，描绘的是一个美好的前景，至于如何实施，或者到底能不能实施，很多人还是疑惑很大。本文从技术角度，说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况，尽量将理论结合到实际。
【新智元导读】今年对于特斯拉公司来说，无疑是个多事之秋。接二连三事故的发生，让人们对辅助驾驶乃至无人驾驶技术产生了质疑。实际上，自动驾驶向智能化发展的一个重要标志，就是对场景语义理解的逐步递进。本文盘
计算机视觉系统相当于给计算安装上相机和算法，使得计算机可以感知环境的能力，从而实现目标识别、跟踪、测量等，并进一步进行图像处理。让其转化为更适合人们观察或者仪器检测的图像，最终为人们的日常生活提供帮助！
近些年来，随着自动语音识别（ASR）技术的发展，识别准确率有了很大的提升。但是，在 ASR 转写结果中，仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频，仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识，甚至推理的能力。得益于最近无监督预训练语言模型技术的发展，基于纯文本特征的纠错模型可以有效地解决这类问题。
【新智元导读】一般认为，大脑对可视目标的识别过程分为两部分：视觉属性和语义属性，即目标“像什么“和”是什么“。过去人们对这两部分一般是分开研究的，现在，剑桥大学的研究人员利用计算机视觉的标准深度神经网络AlexNet，可以将二者结合起来研究，并探寻它们之间的信息交互和映射关系究竟是怎样的。
科大讯飞正式推出AIUI开放平台，基于原先讯飞开放平台生态圈，着重将人机交互的能力向合作伙伴开放，面向垂直领域提供场景交互解决方案。 本次开放的AIUI平台与讯飞开放平台之间的区别：①、讯飞开放平台是
前篇 一文了解自然语言处理的每个范畴用到的核心技术，难点和热点(1)， 这部分涉及的NLP范畴包括： 中文分词 词性标注 句法分析 文本分类背景 下面介绍，文本分类常用的模型，信息检索，信息抽取。 8文本分类模型 近年来，文本分类模型研究层出不穷，特别是随着深度学习的发展，深度神经网络模型也在文本分类任务上取得了巨大进展。文本分类模型划分为以下三类： 基于规则的分类模型 基于规则的分类模型旨在建立一个规则集合来对数据类别进行判断。这些规则可以从训练样本里自动产生，也可以人工定义。给定一个测试样例，我们可以
siri是个不错的应用，对着手机说话就可以帮你设置闹钟找酒店等，现在微信也开始实现这些类似的功能了，微信公众平台语义理解接口正式对外开放。 微信公众平台新增语义理解接口 微信公众平台语义理
前言 近年来，深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果，成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索，其中在自然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等；在计算机视觉领域，我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别这三个应用场景为例，来详细介绍美团点评在深度学习技术及应用方面的经验和方法论。 基于深度学习的语义匹配 语义匹配技术，在信息检索、搜索引擎中有着重要的
近年来，随着虚拟货币价格的一路攀升，利用计算机资源“挖矿”的行为逐渐盛行，挖矿木马呈明显增长的趋势。在巨大利益的驱使下，为了得到更多的算力资源，黑客往往对全网进行无差别扫描，同时利用多种爆破和漏洞等手段攻击主机。在主机被成功入侵之后，挖矿木马还会向内网渗透，并在被入侵的服务器上持久驻留以获取最大收益。
腾讯叮当植入了语义识别功能，能对用户语言进行精准地前端语义识别，并提供迅捷精准的互动反馈。 阿法狗打败李世石让人们见识了AI的神奇，而科技公司们则看到了AI领域的商机，看到了AI在未来科技发展中不可小觑的力量。国外的科技巨头谷歌、苹果、亚马逊都有自己研发的AI产品。在国内，百度成立了人工智能实验室，阿里巴巴也做出了每秒能做8000张海报的“鲁班”AI。而腾讯在AI产品上一直没有重大的突破。 今年4月25日，腾讯推出智能语音助手“腾讯叮当”，但是并未大规模进行商用化。近日，据媒体报道，腾讯正式发布人工智能助手
近些年来，随着自动语音识别（ASR）技术的发展，识别准确率有了很大的提升。但是，在ASR转写结果中，仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频，仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识，甚至推理的能力。
人脸关键点：也称为人脸关键点检测、定位或人脸对齐，根据人脸图像定位出人脸面部的关键区域（嘴巴、鼻子、眼睛、耳朵、脸部轮廓等等），其中根据72个关键点描述五官的位置来进行人脸跟踪。
剑桥大学的神经科学研究人员将计算机视觉与语义相结合，开发出一种新模型，有助于更好地理解大脑中物体的处理方式。
自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。
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
当你想要知道明天的天气情况时，可以直接问家里的智能音箱；当你开车时想要切换导航路线，可以直接说出新的目的地；当你感觉空调不够凉爽的时候，也可以直接告诉空调把温度调低一些……
导语： 互联网公司数据被窃取并在暗网兜售的事件屡见不鲜，已引起了人们对网络安全风险问题的热议，某些站点的 Shell 也直接被标价出售。黑客是利用哪些缺陷成功入侵并获取站点权限的？我们的网站防护真的
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。
文章：LiDAR-Based Place Recognition For Autonomous Driving: A Survey
随着人工智能的进步，相关技术变得越来越复杂，我们希望现有的概念能够包容这种变化 - 或者改变自己。同理，在自然语言处理领域中，自然语言处理（NLP）的概念是否会让位于自然语言理解（NLU）？ 或者两个概念之间的关系是否变得更微妙，更复杂，抑或只是技术的发展？
基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。
原文地址点这里！https://towardsdatascience.com/introduction-to-nlp-5bff2b2a7170 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个研究领域，它的主要关注点就是人和计算机之间对于自然语言的理解。NLP的终极目标就是能够让计算机对自然语言的理解能力和人一样。这些研究推动了很多项目，诸如虚拟助手，语音识别，情感分析，自动摘要，机器翻译等等一些内容。在本文中，你将学到自然语言处理的基础内容，探索它的技术，并了解前沿科技深度学习是如何对NLP起到助力作用的。
本文根据自己的学习以及查阅相关资料的理解总结，简要的介绍一下自然语言处理(nlp)一些相关技术以及相关任务，nlp技术包括基础技术和应用技术。后续会抽空继续分专题完善这一个系列。限于作者水平有限，其中难免有错漏之处，欢迎读者斧正。
文章主要探讨了深度学习在模式识别上的进展，以及如何在神经网络中加入稀疏发放和横向连接，以解决传统人工智能在语义理解上的不足。同时，也提及了贝叶斯方法在深度学习中的应用，以及发展新型网络模型和结合脑机制的研究。
随着企业收集的非结构化数据不断增加，文本智能处理的价值和流行趋势也处于上升阶段。越来越多的企业意识到利用文本挖掘从企业文本资源库中提取知识和提升效率的重要性。 达观数据联合创始人桂洪冠，近日作为邀请嘉宾在年末亿欧四周年庆典上和各领域嘉宾一同探讨了文本挖掘在企业中的应用现状及未来前景展望。桂洪冠作为文本智能领域的处理专家，在大数据架构与核心算法以及文本挖掘等领域有深厚的积累和丰富的实战经验。 和我们熟悉的结构化数据不同，当提到文本数据时，常有以下几种特点： 1.数据无结构化 文档格式多样化，通常以PDF、
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
在云计算、物联网、人工智能和虚拟现实技术的快速发展下，全球迎来了数字化时代。那么，企业的信息化、数字化及智能化到底有什么区别呢？
大家好，这篇文章想跟大家讨论一下语义匹配的应用场景。实际上无论是NLP的哪个技术，我认为接触场景，思考这个技术跟具体场景是怎么结合的？这技术有哪些场景能应用？是非常重要的。一个资深的算法工程师应该能结合场景和技术，给出最佳的解决方案。
在全球人工智能领域不断发展的今天，包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
1966 年，一个由 MAD-SLIP 程式语言编写，在 36 位元架构的 IBM 7094 大型电脑上运作，所有程式编码仅有 200 行左右的聊天机器人，被 MIT 的德裔电脑科学家 Joseph Weizenbaum 发明出来，名叫“Eliza”。
媒体报道、微博内容、消费者购买评价等文本信息，正在成为大数据重要的组成部分。然而，人类使用的语言对计算机而言是模糊的、非结构化的，要处理和分析这部分数据，就必须用到自然语言处理技术。
在人工智能技术的探索征程里，语音语义识别技术一直扮演着先驱的角色，不管是在技术探索还是商业落地方面都走在了前面。近两年来随着深度学习技术的进一步深入，其识别准确率更是得以大大提升。为教育、客服、电信等传统行业的产业升级带来了一大助力，在车载、家居、医疗、智能硬件等领域又开辟出了新的商业应用探索实践。
在人工智能技术的探索征程里，语音语义识别技术一直扮演着先驱的角色，不管是在技术探索还是商业落地方面都走在了前面。近两年来随着深度学习技术的进一步深入，其识别准确率更是得以大大提升。为教育、客服、电信等传统行业的产业升级带来了一大助力，在车载、家居、医疗、智能硬件等领域又开辟出了新的商业应用探索实践。 会议精彩视频回顾 语音语义技术目前发展到了哪个阶段？NLP技术在企业日常业务中能发挥怎样的作用？在十亿级别日活的微信端有何应用案例？在腾讯云海量客户场景下又为企业带来了怎样的助力？9月13日，TVP AI技术闭
自然语言处理是通过构建算法使计算机自动分析、表征人类自然语言的学科。自然语言处理是计算机理解和生成自然语言的过程，自然语言处理技术使计算机具有识别、分析、理解和生成自然语言文本（包括字、词、句和篇章）的能力。
2011年Siri以iPhone4S内置应用的身份面世，开启了语音助手大众化的时代。最初Siri与中文用户无缘，直到2012年WWDC（苹果全球开发者大会）Siri才支持中文版。除了多语言支持不足之外，Siri被诟病的还有功能鸡肋，大部分用户使用它的功能是诸如“帮我打电话给谁”这类指令，对于千奇百怪的问题，Siri无力应答。这是因为它没有自己的知识索引库，这是给到用户更全面的答案的基础。Google和百度等搜索引擎拥有自己的知识库，推出了自己的语音助手Google Now和百度语音助手，在回答用户关于知识的
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.
作为一个烧掉了数百亿美元、背靠1,750亿参数大模型的超大型语言生成模型，ChatGPT极致的自然语言处理能力生成的高质量结果令人耳目一新，也让人工智能的发展终于实现了阶跃式的突破。
作者：刘光明 【新智元导读】近期，来自麻省理工学院计算机科学人工智能实验室（CSAIL）和卡塔尔计算研究所的研究人员已经通过新的解释技术，来分析神经网络做机器翻译和语音识别的训练过程。 神经网络通过分析大量的训练数据来学习并执行任务，这是近期人工智能领域最令人印象深刻的进展，包括语音识别和自动翻译系统。 然而，在训练过程中，神经网络以甚至其创造者都无法解释的方式来不断调整其内部设置。计算机科学最近的许多工作都聚焦于千方百计的弄清楚神经网络的工作原理。 在最近的几篇论文，来自麻省理工学院计算机科学人工智能实
大约一年前，中国移动以13.6亿人民币的代价获得了科大讯飞15%的股权，后者股价一路攀升，从不足30元到最高61元，成为一大牛股，市值高达240多亿人民币。而在刚刚过去的长假中，“云知声”也高调宣布获得金额为千万美金折合约1亿元人民币A轮融资。虽然其体量尚无法和科大相比，但这对沉寂一年的语音识别市场却是重大利好。 而同样涉足该领域的百度、腾讯、搜狗也正在加快技术迭代的脚步，作为战略级标配，语音技术在巨头眼中都格外重要。与国外巨头占领语音市场相似，业内普遍认为，受技术门槛的限制，语音市场创业窗口或已
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