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为什么说 NLP 将是未来数据领域的珠峰？

NLP 服务数据库大数据数据处理

人工智能或许是人类最美好的梦想之一。追溯到公元前仰望星空的古希腊人，当亚里士多德为了解释人类大脑的运行规律而提出了联想主义心理学的时候，他恐怕不会想到，两千多年后的今天，人们正在利用联想主义心理学衍化而来的人工神经网络，构建的超级人工智能成为最能接近梦想的圣境，并一次又一次地挑战人类大脑认知的极限。

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2018-12-24

5370

AI 迟早灭了程序员

大数据编程算法 NLP 服务自动化图像识别

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。

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2018-10-08

5190

深度学习已成功应用于这三大领域

深度学习 NLP 服务

本文中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实现。接着，我们将回顾深度学习已经成功应用的几个特定领域。尽管深度学习的一个目标是设计能够处理各种任务的算法，然而截至目前深度学习的应用仍然需要一定程度的特化。例如，计算机视觉中的任务对每一个样本都需要处理大量的输入特征(像素)，自然语言处理任务的每一个输入特征都需要对大量的可能值(词汇表中的词) 建模。大规模深度学习深度学习的基本思想基于

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2018-02-13

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自然语言处理技术（NLP）在推荐系统中的应用

推荐系统 NLP 服务

个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术，在电商、信息分发、计算广告、互联网金融等领域都起着重要的作用。具体来讲，个性化推荐在流量高效利用、信息高效分发、提升用户体验、长尾物品挖掘等方面均起着核心作用。在推荐系统中经常需要处理各种文本类数据，例如商品描述、新闻资讯、用户留言等等。具体来讲，我们需要使用文本数据完成以下任务：候选商品召回。候选商品召回是推荐流程的第一步，用来生成待推荐的物品集合。这部分的核心操作是根据各种不同的推荐算法来获取到对应的物品集合。而文本类数据就是很重要的一类召回算法，具有不依赖用户

CSDN技术头条

2018-02-13

3.5K0

未来5-10年，NLP将走向成熟

NLP 服务人工智能

近日，微软亚洲研究院（MSRA）副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上，与大家讲解了自然语言处理（NLP）的最新进展，以及未来的研究方向，以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写，略有删减。周明博士于1999年加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。近年来，周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰（中国）、Rinna（日本）、Zo（美国）等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文（包括50篇以上的ACL文章），拥有国际发明专利40余项。 MSRA在机器翻

CSDN技术头条

2018-02-12

1K0

深度学习在自然语言处理的应用

深度学习 NLP 服务人工智能

【编者按】Jonathan Mugan写了两篇博文来解释计算机如何理解我们在社交媒体平台上使用的语言，以及能理解到何种程度。本文是其中的第二篇。在深度学习出现之前，我们书写的文字所包含的意思是通过人为设计的符号和结构传达给计算机的。我在上一篇博文里详细阐述了这个实现过程。这里先回顾一下几种符号方法：WordNet、ConceptNet和FrameNet，通过对比来更好地理解深度学习的能力。然后我会讨论深度学习如何用向量来表示语义，以及如何更灵活地表示向量。接着我将探讨如何用向量编码的语义去完成翻译，甚至为

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2018-02-11

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卷积神经网络处理自然语言

卷积神经网络 NLP 服务 nat

当我们听到卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNNs）时，往往会联想到计算机视觉。CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献，也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术，从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用。最近我们开始在自然语言处理（Natural Language Processing）领域应用CNNs，并取得了一些引人注目的成果。我将在本文中归纳什么是CNNs，怎样将它们应用于NLP。CNNs背后的直觉知识在计算机视觉的用例里更容易被理解，因此我就先

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2018-02-11

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DNN的隐喻分析：“深度学习”，深在何处

深度学习游戏 NLP 服务

【编者按】DNN现在已经被互联网公司广泛使用，但大众对深度学习的理解水平并不一致。Nuance的这篇文章从另外一个角度来审视DNN技术的演进——分析隐喻如何作为强大的工具来引导我们的思维进入新视野，同时又引诱思维步入新的误区。作者告诫说：不要被“深度学习”的隐喻冲昏头脑。隐喻在流行文化中和科学界随处可见。“埃尔维斯是摇滚乐之王”就是一个例子。严格说来，摇滚乐界并不是一个王国，但这里借用“王”这个字，我们会脑补出一个王国：那里有各位不同地位的歌手，以及浩浩荡荡的簇拥人群（即他们的粉丝团）。回到“深度学习”这

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2018-02-09

6290

诺亚神经响应机NRM模型：深度学习改变自然语言对话

机器学习人工智能神经网络 NLP 服务

图灵测试是人工智能的梦想，它所要完成的任务是机器智能判定实验，即让机器和人能够通过自然语言对话（Natural Language Dialogue，NLD）来沟通。这项长期困扰研究人员的工作，因为深度学习的引入，有了新的进展。最新的NLD工作，在基于检索的对话中引入深度学习，华为诺亚方舟实验室（简称诺亚）是最早开始此项工作的玩家之一。从2013年开始，诺亚在短文本对话领域有一系列的工作【1】【2】【3】。今年3月初，诺亚的研究人员在arXiv上公布的一篇论文（这篇文章也将在今年7月的ACL会议上发表【

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2018-02-09

8480

自然语言处理的十个发展趋势

7月22-23日，第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大开幕。会上，哈尔滨工业大学刘挺教授对自然语言处理的发展趋势做了一次精彩的归纳，他把趋势分成了十个方面。趋势1：语义

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2018-02-08

7280

编程语言寿命预测

摘要：林迪效应可以简单地概括为“越活越年轻”。本文作者将林迪效应应用在编程语言之上，以预测编程语言的寿命。以下是译文。林迪效应指出，经历的时间越长则未来生存的时间也越长。这适用于创造出来的事物，而不适用于生命体。一只小狗的寿命可能比一只老狗更长，但是一本已经在出版界发行了一个世纪的书可能在下一个世纪也会出现。此前介绍了林迪效应的数学细节：幂律分布等等。而这篇文章所要阐述的关键事实是，如果某种东西具有林迪效应所描述的那种生存分布状态的话，那么其预期的未来寿命就等于当前的年龄。例如，开头提到的那本100岁的

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2018-02-08

7020

自然语言处理深度学习的7个应用

机器学习深度学习人工智能神经网络 NLP 服务

自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。文本分类语言建模语音识别字幕生成机器翻译文档摘要问答（Q&A）我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终

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2018-02-08

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