GNN4Rec系列旨在介绍图神经网络与推荐系统结合的一些工作。第一期主要介绍了用GNN做特征交叉的几篇工作.
从文档中获取的句子片段的嵌入可以作为该文档的提取摘要方面，并可能加速搜索，特别是当用户输入是一个句子片段时。这些片段嵌入不仅比传统的文本匹配系统产生更高质量的结果,也是问题的内在驱动的搜索方法。现代向量化表示挑战创建有效的文档嵌入,捕捉所有类型的文档,使其通过使用嵌入在文档级别进行搜索。
该文给出了针对用于线上购物的面向任务的对话系统的一个一般的解决方案, 目标是协助用户完成多样化的购买相关任务, 比如搜索商品和回答问题, 如同正常人之间的对话. 作为一个创始工作, 我们会展现NLP的技术, 数据源以及可以利用的众包来建立这样一个关于电子商务的面向任务的对话系统. 为了示范它的效果, 我们将我们的系统集成到一个移动端在线购物应用, 据我们所知道的最好的消息, 这个系统实际用于百万级别的用户群体, 我们的实验部分将会展现有趣的和有深刻见解的观察, 基于人机对话日志的分析, 同时也给出了未来的一些挑战.
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的课程，可添加微信号siyingyxf或19962074063进行咨询。(文末点击浏览）
本教程将向您展示如何构建一个简单的Dialogflow聊天机器人，引导您完成Dialogflow的最重要功能。您将学习如何：
英语的句子都是由单词构成的，每个单词都有自己的特殊属性，就是所谓的“词性”。词性就像是单词的身份，决定单词的意义以及它们在句子中所起的作用。可以负责任的说：不了解单词词性是语法混乱的根源，是写不出正确的句子、看不懂长难度的重要原因。
问答系统（Qusstion Answering System,QA System）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市，问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问，并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统，问答系统场景的核心在于用户的信息需求相对比较明确，而系统直接输出用户想要的答案，这个答案的形式可能是文档、结构化的表格或者推理加工的自然语言文本。
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。
机器之心专栏 作者：触宝AI实验室Senior Engineer陈崇琛 在本文中，来自触宝科技的工程师介绍了如何在传统的解析算法中用上深度学习的技术。在实践中，深度学习减少了数据工程师大量的编码特征的时间，而且效果比人工提取特征好很多。在解析算法中应用神经网络是一个非常有前景的方向。 解析用户的真实意图 人类语言与计算机语言不同，人类的语言是没有结构的，即使存在一些语法规则，这些规则往往也充满着歧义。在有大量用户输入语料的情况下，我们需要根据用户的输入，分析用户的意图。比如我们想看看一个用户有没有购买某商品
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。主要在特征工程，建模的场景，目标采样等方面做了很细致的工作。但这些模型的瓶颈也非常的明显，尽管现在PS版本LR可以支持到50亿特征规模，400亿的样本，但这看起来依然是不太够的，现在上亿的item数据，如果直接使用id特征的话，和任意特征进行组合后，都会超出LR模型的极限规模，对于GBDT，SVM等模型的能力则更弱，而我们一直在思考怎么可以突破这种模型的限制
“想不想开发一款自己的聊天机器人？” “我也可以吗？神马AI，机器学习，DNN……我都不懂啊” “没关系，其实真的没有那么复杂——掌握方法和工具的话，一天时间就够了……” ---- 举个例子：淘宝小助手 小明业余时间开了一家淘宝店，他是店里唯一的工作人员。白天要上班，晚上不敢熬夜，总是因为错过回复用户消息而丢单。 要是有个客服机器人就好了——小明向好友程序员小刚提出了自己的想法。 小刚问：一般用户都问你什么问题？小明总结了一下，大概有以下4类问题：1. 包邮吗？2. 打折吗？3. 是专柜正品吗？4. 其他
长尾理论是著名的《连线》杂志主编Chris Anderson于2004年开始在《连线》杂志发表的系列文章，以及后来出版的《长尾》这本书中具体阐述的。Chris Anderson研究了亚马逊书店、Google，以及网上录像带出租网站Netflix等的消费数据，得出长尾理论。
世界自然语言处理方向三大顶会之一NAACL 2021（另外两个是ACL和EMNLP） 已经于2021年6月6日至11日以在线会议的形式成功举办。
代码首先是给人看的，其次才是给机器看的。 烂代码特征：可读性差、逻辑混乱、性能低下。 1.奇葩项目(模块)名 项目(模块)名称使用汉语拼音、英汉双拼、超长的字母集。 项目(模块)名称应该使用言简意赅的英文单词或短语，可代表项目(模块)意图即可。 2.奇葩包名 包名称使用毫无意义的单个字母或另类的单词。 正常的包结构名称应该以官网或产品域名的倒序为基础包，然后细分service、dao等。基本上常用的包名也就那几个，没必要为了体现出自己的不同而新创包名，如果真的有必要建新包名，应该使用名词性质的单词。 3
SEO 代表“搜索引擎优化”。它是一种数字营销策略，旨在提高网站或网页在搜索引擎未付费结果中的在线可见性。通常，网站在搜索结果页面中排名越高，或在搜索结果列表中显示的频率越高，它将从搜索引擎用户那里获得的访问者就越多。SEO 策略可以针对各种类型的搜索，例如图像搜索、本地搜索、视频搜索、学术搜索、新闻搜索和特定行业的垂直搜索引擎。它包括一系列活动，例如关键字研究和优化、链接建设和内容创建，旨在使网站更吸引搜索引擎。除了帮助提高可见性之外，SEO 还可以帮助改善网站的用户体验和可用性。
当我们自己写代码的时候，都知道这一行行的代码是什么意思，如何工作，如何实现业务需求的，当然，这些仅仅是「当我们自己在写」的时候。而真实的情况是：当时确实如此，但明天，下周，明年，事实可能是南辕北辙的差别。还有其他人了解我的编码风格吗？对于必须维护我的代码的新团队成员来说，代码是否便于阅读？是否会花几个小时解释一些显而易见的事情，或者纠正其他人由于他们不理解明显「如此明显」的代码而犯的错误？
原文链接 https://developer.amazon.com/designing-for-voice/ 1. Design Process设计流程 一个通过思考语音体验的设计过程 ---- Alexa 帮助人们将事情做得更快捷，更轻松，更愉快。通过将Alexa引入语音对话，用一种新的互动方式让您的客户感到满意。 在设计 Alexa 技能时，为用户和 Alexa 之间的对话dialog创建脚本script。请专注于帮助用户获取他们所需，协助事物正常工作，最后可以增加有深度的操作过程和惊喜。想
竹间智能专栏 作者：竹间智能自然语言与深度学习小组 长期以来，中文自然语言处理（NLP）的研究遭遇瓶颈，其中一个重要原因就是中文的语言学基本无法迁移到已有的成熟的深度学习模型中，这也是中文 NLP 难于英文的重要原因之一。而竹间智能在自然语言处理的研究中，结合深度学习、语言学和心理学等，通过 NLU 来弥补传统中文 NLP 在语言理解上的不足，取得了不错的成果。在此和大家分享一些竹间智能在中文自然语言交互研究中的经验和思考。 本文结合语言学和 NLP 的几个基本任务，从理论上对中文 NLP 的特点进行说明，
导读：小米知识图谱于2017年创立，已支持公司了每天亿级的访问，已赋能小爱同学，小米有品、智能问答、用户画像、虚拟助手、智能客服等互联网产品。通过引入知识图谱，这些产品在内容理解、用户理解、实体推荐等方面都有了显著的效果提升。本文的主要内容包括：
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。
携程旅游研发部大数据与AI研发团队，为旅游事业部提供丰富的AI技术产品和技术能力。
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。
本博客是对文本摘要的简单介绍，可以作为当前该领域的实践总结。它描述了我们（一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队）是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。
本教程致力于讲解及快速进行安卓开发的学习。除安卓开发教程之外，还有Python、C#、网站建设、SEO等教程。对电脑技术感兴趣的朋友直接点击上方“关注”。
本文介绍了LSF-SCNN模型在短文本分类和答案选择问题上的应用。首先，作者介绍了模型的基本原理和结构，然后详细阐述了模型在两个数据集上的实验结果。实验结果表明，模型在两个数据集上均获得了较高的准确率，在答案选择问题上表现尤为突出。
近年来，深度学习方法极大的推动了自然语言处理领域的发展。几乎在所有的 NLP 任务上我们都能看到深度学习技术的应用，并且在很多的任务上，深度学习方法的表现大大超过了传统方法。可以说，深度学习方法给 NLP 带来了一场重要的变革。
3月22日，发表在Nature Communications上的一项研究，让37 岁的 ALS 患者借助脑机接口实现通过形成单词和短语进行交流。
不管是日本人设计的 Ruby还是巴西人设计的 Lua，各种语法采用的全都是英语。所以，想要成为一个优秀的程序员，会用英语写代码是必要的。
因为客观条件的诸多限制，影视字幕的内容通常与原文存在不小的偏差，故有学者认为影视翻译的本质不是翻译，而是改编。影视字幕的翻译中既有常规的翻译规范，也有很多现象和技巧是一般笔译工作中没有的。影视字幕对原文做的三种调整，是删、改、添。
神经辐射场（NeRFs）已成为一种强大用于捕捉复杂现实世界 3D 场景的真实数字表征的技术。然而，NeRF 的即时输出只是一个有颜色的密度场，没有实际意义或上下文信息，这阻碍了构建与所生成的 3D 场景进行交互的接口。自然语言是用于与 3D 场景交互的直观接口。以图 1 中的厨房为例，想象一下，通过询问“餐具”在哪里，或者更具体地说，询问你可以用来“搅拌”的工具，甚至询问你最喜欢的带有特定标志的马克杯，你就可以对这个厨房了如指掌。这不仅需要处理自然语言输入查询的能力，还需要具有在多个尺度上整合语义，并与长尾和抽象概念相关的能力。
【AI100 导读】虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快，现在也变得越来越重要。假如这些聊天机器人可以为广大用户带来便利，满足他们的期望，那么聊天机器人将会不可或缺。Google、Facebook、Microsoft、 IBM 以及 Amazon 等的科技巨头已经越来越看重聊天机器人了。本篇文章是对当下已经创建了聊天机器人的各个平台的分析。 虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快。最开始聊天机器人似乎只是一个噱头或者是营销策略，但是现在却变得日益重要，成为人
毫无疑问编写代码本身是一件很难的事，但是在遵循一些指导原则的话，我们可以相对编写出更好的代码。
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十二章《基于知识图谱的语言认知》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。
【新智元导读】“世界末日时钟是23点57分。我们正在经历世界上的戏剧性的发展，这表明我们越来越接近末日和耶稣的回归。”这段惊悚的“预言”来自谷歌翻译。2016年，谷歌宣布机器翻译“重大突破”——神经机器翻译（GNMT），将翻译质量提高到接近人类笔译的水平。然而，它将无意义的文本翻译成怪异的宗教预言引起了新的恐慌。这次，要怪AI是“黑盒”，还是拖出谷歌员工来背锅？
我们在进行搜索的时候，一般都会要求具有“搜索推荐”或者叫“搜索补全”的功能，即在用户输入搜索的过程中，进行自动补全或者纠错，以此来提高搜索文档的匹配精准度，进而提升用户的搜索体验，这就是Suggest。
最近跟几个做电商NLP的朋友们聊天，有不少收获。我之前从来没想过【搜索】在电商里的地位是如此重要，可能GMV的50%以上都是从搜索来的。巨大的经济价值也极大地推动了技术的发展，他们的工作做得很细致，毕竟一个百分点的点击率后购买率提升也许对应的就是几百亿的成交额。
Apache Lucene是ElasticSearch使用的全文检索库。了解Lucene之前，需要先了解一些概念：
在本篇提前看中，我们重点聚焦 AAAI 2020 中与问答系统（Q&A）相关的文章。问答系统是自然语言处理领域的一个重要研究方向，近年来各大国际会议、期刊都发表了大量与问答系统相关的研究成果，实际工业界中也有不少落地的应用场景，核心算法涉及机器学习、深度学习等知识。问答系统（Q&A）的主要研究点包括模型构建、对问题/答案编码、引入语义特征、引入强化学习、内容选择、问题类型建模、引入上下文信息以及实际应用场景问题解决等。在本次 AAAI2020 中，直接以「Question/Answer」作为题目的论文就有 40 余篇。本文选取了其中三篇进行详细讨论，内容涉及语义特征匹配、模型构建和医学场景应用等。
1. 从上面几种分词器的对比中可以看出，拼音分词器主要是把中文转换成拼音的方式进行分词； 2. ik_max_word分词和ik_smart分词器主要是索引单词而不是索引独立的单词； 3. standard分词器主要是索引独立的单词而不对词项进行索引。
前言 推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后，将意图转换为几个简短的词或者短语的组合（即query），然后将这些词或短语组合提交到相应的搜索引擎，再由搜索引擎在海量的信息库中检索出与query
前言 推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后，将意图转换为几个简短的词或者短语的组合（即query），然后将这些词或短语组合提交到相应的搜索引擎，再由搜索引擎在海量的信息库中检索出与query相关
随着对元宇宙的如此大肆宣传，公众已经充斥着从 MR 和 XR 到 Web 3.0 和 NFT 的新短语和首字母缩略词。如果你感到困惑，这不是你的错——这个行业并没有清晰或一致。
距离EMNLP2023放榜已经有两周了，相关接收论文也正在陆陆续续地更新。虽迟但到，最近抽时间看了下已接收的论文，整理了十篇还不错的文章给大家分享一下，主要涉及：大模型微调（微调7B模型性能堪比175B）、中文拼写检查、数据合成、问题生成、开放QA问答、Transformer改进（涉及MASFormer、SRformer）、多跳QA问答、知识反思等。
每天都有数百万的人出于不同的原因使用谷歌搜索。学生为了学业，商务人员为了调查，还有很多人是为了娱乐。但大多数的人可能没有充分使用谷歌搜索。
这篇博士论文将自然语言处理和文本挖掘的多个核心任务与图结构的强大表示能力结合起来，从而充分利用深度学习的表示能力和文本中的结构信息来解决诸多问题：（1）组织信息（Information Organization）：提出了基于树/图结构的短文本/长文本对的分解算法以提高语意匹配任务（semantic matching）。基于文本匹配，进一步提出事件粒度的新闻聚类和组织系统 Story Forest；（2）推荐信息（Information Recommendation）：提出了 ConcepT 概念挖掘系统以及 GIANT 系统，用于构建建模用户兴趣点以及长短文本主题的图谱（Ontology）。构建的兴趣图谱 Attention Ontology 有助于对用户与文本的理解，并显著提高推荐系统的效果；（3）理解信息（Information Comprehension）：提出了 ACS-Aware Question Generation 系统，用于从无标注的文本中生成高质量的问答对，大大降低问答系统的数据集构建成本，并有助于提高阅读理解系统的效果。
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