Word系统中有自带的一些公式，比如二次公式、二项式定理等，若是需要直接点击插入——符号——公式，选择公式即可插入到文档中。
支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、CRF依存句法分析）
选自 tryolabs 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、蒋思源 作者通过本文概述了 2017 年深度学习技术在 NLP 领域带来的进步，以及未来的发展趋势，并与大家分享了这一年中作者最喜欢的研究。2017 年是 NLP 领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这一趋势还会持续下去。 近年来，深度学习（DL）架构和算法在图像识别、语音处理等领域实现了很大的进展。而深度学习在自然语言处理方面的表现最初并没有那么起眼，不过现在我们可以看到深度学习对 NLP 的贡献，在很多常见的 NLP 任务中取得了顶尖的结果
作者通过本文概述了 2017 年深度学习技术在 NLP 领域带来的进步，以及未来的发展趋势，并与大家分享了这一年中作者最喜欢的研究。2017 年是 NLP 领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这
向量表示是机器学习生态系统中的一个关键概念。无论进行什么样的任务，我们总是试图训练找所掌握的数据的意义而机器学中通常使用数字向量来对数据进行描述，发现隐藏的行为，产生有价值的见解。
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翻译 | 林椿眄、刘畅、彭硕 编辑 | Donna Suisui 过去几年，深度学习架构和算法在图像识别和语音处理等领域取得了重大的进步。而在NLP（自然语言处理）领域，起初并没有太大的进展。不过现在，NLP领域取得的一系列进展已证明深度学习技术将会对自然语言处理做出重大贡献。一些常见的任务如实体命名识别，词类标记及情感分析等，自然语言处理都能提供最新的结果，并超越了传统方法。另外，在机器翻译领域的应用上，深度学习技术所取得的进步应该是最显著的。 这篇文章中，我将在通过一些深度学习技术来阐述2017年N
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 ---- 【磐创AI导读】：前两篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集和深度学习入门资源合集，本篇文章将对中文文本相似度计算工具做一次汇总。喜欢我们文章的小伙伴，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处，欢迎在文末留言。 一． 基本工具集 1. 分词工具 jieba 结巴中文分词 https://github.com/fxsjy/jieba HanLP 自然语言处理 中
摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方
tesseract 是一个google支持的开源ocr项目，其项目地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract，目前最新的源码可以在这里下载。
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
导读：这篇文章中作者尝试将 15 年的自然语言处理技术发展史浓缩为 8 个高度相关的里程碑事件，不过它有些偏向于选择与当前比较流行的神经网络技术相关的方向。我们需要关注的是，本文中介绍的许多神经网络模型都建立在同时代的非神经网络技术之上。在文章的最后，作者强调了这些有影响力的技术成果，它们为以后的 NLP 方法发展奠定了基础。
导读： 这篇文章中作者尝试将 15 年的自然语言处理技术发展史浓缩为 8 个高度相关的里程碑事件，不过它有些偏向于选择与当前比较流行的神经网络技术相关的方向。我们需要关注的是，本文中介绍的许多神经网络模型都建立在同时代的非神经网络技术之上。在文章的最后，作者强调了这些有影响力的技术成果，它们为以后的 NLP 方法发展奠定了基础。
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。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。 指代消解 https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#coreference-resolution 论文自动评分 论文：Automatic Text Scoring Using Neural Net
【新智元导读】自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类自然语言处理任务。 自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的
CIPS2016 中文信息处理报告《第五章 语言表示与深度学习研究进展、现状及趋势》第三节 技术方法和研究现状中有一些关于语言表示模型划分的内容P33-P35，其中：
竹间智能专栏 作者：自然语言与深度学习小组 自然语言是人类知识的抽象浓缩表示，而自然语言理解是人工智能研究领域中极具挑战的一个分支。上次，《自然语言处理在 2017 年有哪些值得期待的发展？》中，我们已经讲到，2016 年是深度学习大潮冲击 NLP 的一年，通过去年一年的努力，深度学习在 NLP 领域已经站稳了脚跟。其中，对话交互系统已经成为一个重要的应用研究领域，2017 年的自然语言对话系统，将开创一个新的人机交互时代。 通过深度学习和其他机器学习技术的模型组合，竹间智能也已初步实现了自然语言对话中
摘要：本篇从理论到实践介绍了Facebook开源的FastText模型。首先介绍了背景，由于工作需要对当前语音助手红线模型进行优化，而当前模型使用的是FastText模型；然后从理论方面重点介绍了FastText模型，主要用于词向量训练和文本分类任务中，因为速度快和不错的效果所以广泛应用在工业界。FastText模型结构简单，将词向量和n-gram特征作为模型输入，进行求和取平均即可得到语义向量特征，最后接一个softmax进行分类；最后从源码实践的角度介绍了FastText文本分类流程。对于想了解FastText模型并且应用到线上文本分类任务中的小伙伴可能有所帮助。
以下是使用Flair 重现这些数字的方法。您还可以在我们的论文中找到详细的评估和讨论：
TensorFlow是谷歌2015年开源的一个深度学习库，到现在正好一年。和TensorFlow类似的库还有Caffe、Theano、MXNet、Torch。但是论火爆程度，TensorFlow当之无愧，短短一年就在Github就收获了4万+颗星，把前面几个库获得的star加起来也不敌TensorFlow。
本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。 首先第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将 NLP 分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了 NLP 过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解 NLP 的基本概念。 第二描述的是基于深度学习的 NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从 one-hot 编码、词袋模型到词嵌入和 word2ve
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 编码器-解码器结构在多个领域展现出先进水平，但这种结构会将输
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲、蒋思源 本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。 本文第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将 NLP 分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了 NLP 过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解 NLP 的基本概念。 第二部分描述的是基于深度学习的 NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从
在类似一些OA的自动化处理或审批类系统里，经常会用到模板类文件，比如WORD保护性模板。设置保护性，比如文档打开密码、保护性密码，是为了防止标准化文字内容、敏感信息内容不被修改，对于可修改内容则由程序进行控制。
在AI盛行的当下，基于文档的本地知识库智能问答系统已经成为当下最受AI从业者欢迎的落地方式。本文旨在收集整理当下AI应用中使用较多的处理pdf的库和开源项目，喜欢的请点赞、收藏。
来源：机器之心 作者：Kyubyong Park 本文长度为3071字，建议阅读6分钟 本文为你整理自然语言处理最新深度研究成果。 自然语言处理（NLP）是人工智能研究中极具挑战的一个分支。随着深度学习等技术的引入，NLP 领域正在以前所未有的速度向前发展。但对于初学者来说，这一领域目前有哪些研究和资源是必读的？最近我们整理了一份完整列表。 GitHub 项目链接： https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务（NLP）的研究已经有很长时间了，有一
选自GitHub 作者：Kyubyong Park 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 自然语言处理（NLP）是人工智能研究中极具挑战的一个分支。随着深度学习等技术的引入，NLP 领域正在以前所未有的速度向前发展。但对于初学者来说，这一领域目前有哪些研究和资源是必读的？最近，Kyubyong Park 为我们整理了一份完整列表。 GitHub 项目链接：https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务（NLP）的研究已经有很长时间了，有一天我想到，我需要为
选自arXiv 作者：Vineet John 机器之心编译 参与：吴攀、李亚洲、蒋思源 文本特征提取是自然语言处理的核心问题之一，近日，加拿大滑铁卢大学的 Vineet John 在 arXiv 发布
1、简介 BioNLP Shared Task(BioNLP-ST)是一个生物文本挖掘领域的国际比赛，截止到2016年，已经举办了10年，每年都吸引了来自剑桥大学、麻省理工学院等国际一流大学的科研人员参加。比赛的任务就是看哪个团队研发的算法模型能够精准智能地从文本中自动提取出复杂的生化反应网络。 2、国内相关资讯 实验室参加BioNLP-ST 2016评测并取得优异成绩 李辰教授团队获得文本挖掘国际比赛BioNLP第一名 3、论文/文章 [生物医学文本挖掘]利用文本特征用于提取文献中药物之..._CSDN博
机器之心发布 机器之心编辑部 机器之心《2020-2021 全球 AI 技术趋势发展报告》节选：顶会趋势（NeurIPS）分析。 2021 年伊始，机器之心发布《2020-2021 全球 AI 技术趋势发展报告》，基于顶会、论文及专利等公共数据、机器之心专业领域数据仓库，通过数据挖掘定位七大趋势性 AI 技术领域。 此外，该报告还邀请了近 100 位专家学者通过问卷调查，形成对这七大技术领域近年发展情况、成熟度与未来趋势的综合总结，并基于 2015-2020 年间的开源论文与专利语料，结合机器之心自有的新闻
AI科技评论按：前几天，Yann LeCun与其学生 张翔在arXiv上发表了一篇新作「Which Encoding is the Best for Text Classification in Ch
这里说的是实体识别，马上想到的就是利用分步走解决：先去对文章进行实体识别，然后对提取出来的实体进行情感分类。但是后来一想这样两步的话会使得最终结果的错误率叠加，也就是说第一步做的不好的话会很大程度影响到第二步的结果。其实仔细看一下数据集会发现，它给出的很多样本实体并不是传统实体识别的实体，而是句子中的某一个token。这就跟SemEval2014的subtask 4非常像了，也就是Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)。不说废话了，接下来我们来看看关于ABSA问题都有哪些常用的算法。
【新智元导读】提及谷歌大脑、seq2seq、AutoML，许多人已是耳熟能详。在成功的背后，定是有许多研究人员的默默付出。而Quoc Le就是其中一位，堪称谷歌真正的“隐藏人物”、幕后英雄！
本文结构： 什么是情感分析？ 怎么分析，技术上如何实现？ ---- cs224d Day 7: 项目2-命名实体识别 2016课程地址 项目描述地址 ---- 什么是情感分析？ 就是要识别出用户对一件事一个物或一个人的看法、态度，比如一个电影的评论，一个商品的评价，一次体验的感想等等。根据对带有情感色彩的主观性文本进行分析，识别出用户的态度，是喜欢，讨厌，还是中立。在实际生活中有很多应用，例如通过对 Twitter 用户的情感分析，来预测股票走势、预测电影票房、选举结果等，还可以用来了解用户对公司、产品的
当在word文档中想插入公式，但是又懒于每一个没一个符号去输入的时候，word 2016提供了很好的手写公式功能：墨迹公式，它可以识别你用鼠标在屏幕上写出来的公式
小夕从7月份开始收到第一场面试邀请，到9月初基本结束了校招（面够了面够了T_T），深深的意识到今年的对话系统/chatbot方向是真的超级火呀。从微软主打情感计算的小冰，到百度主打智能家庭（与车联网？）的DuerOS和UNIT，到渗透在阿里许多产品的全能型智能客服小蜜，以及腾讯的小微和搜狗的汪仔，更不必说那些大佬坐镇的独角兽公司了，小夕深感以对话为主战场的NLP之风在工业界愈演愈烈，吓得小夕赶紧码了这篇文章。
主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）的统计模型。
本书分为6篇21章，第一篇为Office 2016基础篇，包括第1～3章，主要介绍了Office办公组件操作界面、共同操作等。第二篇为Word 2016应用篇，包括第4～7章，主要介绍了Word文本的输入和格式编排、图文结合与表格的使用、美化和规范文档页面以及审阅与打印文档。第三篇为Excel 2016应用篇，包括第8～12章，主要介绍了Excel表格的基本操作和表格的美化、公式与函数的运用、表格数据的分析与管理、使用图表直观展示数据、工作表的打印与共享。第四篇为PowerPoint 2016应用篇，包括第13～16章，主要介绍了演示文稿的基本操作、使用动画让演示文稿动起来、调整演示文稿的整体风格、幻灯片的放映与输出。第五篇为Access 2016应用篇，包括第17章，主要介绍了Access 2016数据库基础。第六篇为Office 2016操作技巧篇，包括第18～21章，主要介绍了Office三大组件的协作与共享、Word 2016办公技巧、Excel 2016办公技巧和PowerPoint 2016办公技巧等内容。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。
NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，它是计算机科学领域中专注于研究如何使计算机理解、生成和处理人类语言的学科。NLP涉及的技术包括但不限于分词、词性标注、句法分析、语义分析、机器翻译、情感分析、信息抽取、文本生成等。通过NLP，计算机可以处理和分析大量的文本数据，帮助人们更好地理解和应用语言信息。
文本分类是自然语言处理中研究最为广泛的任务之一，通过构建模型实现对文本内容进行自动分类，有很多应用场景，比如新闻文章主题分类，产品评论情感分类，检索中用户查询的意图分类等等。文本分类的大致流程：文本预处理，抽取文本特征，构造分类器。其中研究最多的就是文本特征抽取，更广义上说是文本表示。
作者：Jason Brownlee 翻译：梁傅淇 本文长度为1500字，建议阅读3分钟 本文提供了七个不同分类的自然语言处理小型标准数据集的下载链接，对于有志于练习自然语言处理的新手而言，是极有帮助的资源。 在你刚开始入手自然语言处理任务时，你需要数据集来练习。 最好是使用小型数据集，这样你可以快速下载，也不用花费很长的时间来调试模型。同时，使用被广泛使用和了解的标准数据集也是有所帮助的，你可以用你的结果来做比较，看一下是否有所进步。 在这篇博文中，你会找到一系列标准数据集来开始你的深度学习之旅。 总
本文谈一谈分词的那些事儿，从定义、难点到基本方法总结，文章最后推荐一些不错的实战利器。
本篇是笔者刚刚入门所写，那么在阅读CIPS2016之后，根据里面的内容重新梳理了一遍，从CIPS2016里面相关内容来看，笔者本篇内容所写的，总结的还是很全面的，当时写的时候才入门NLP一个月，还是棒棒哒~让我傲娇一下，新博客链接：
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。这篇文章作者将带领大家用Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。基础性文章，希望对您有所帮助！同时，如果文章中存在错误或不足之处，也欢迎与我探讨，作者也是初学者，非常希望您的交流能促进共同成长。感谢参考文献中基基伟老师、知乎老师们的文章，共勉~
概述 文本分类是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。常见的文本分类应用有：新闻文本分类、信息检索、情感分析、意图判断等。本文主要针对文本分类的方法进行简单总结。 01 — 传统机器学习方法 分类问题一般的步骤可以分为特征提取、模型构建、算法寻优、交叉验证等。对于文本而言，如何进行特征提取是一个很重要也很有挑战性的问题。文本的特征是什么，如何量化为数学表达呢。 最开始的文本分类是基于规则的，特征就是关键词，例如足球在体育类出现的次数多，就将含有足球这一关键词的文本氛围体育。后来为了便于计算，通过
Office2016 的新功能方面，Word引入实时协作，Excel可以直接识别手写方程等。，可以大大提高办公效率！在Microsoft Office2016中，Word可以实现多人实时协同编辑。在协同编辑过程中，可以实时显示他人输入的内容。为基于模型的数据透视表进行时间分组，通过OLAP连接实现PowerView功能，数据模型数据透视表自动关系检测
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