【新智元导读】自然语言处理是AI的一个子领域,从人们日常沟通所用的非结构化文本信息中提取结构化数据,以便计算机理解。本文用通俗易懂的语言深入浅出的介绍了自然语言处理,并用Python实现了几个非常有趣的实例。
给你一个 rows x cols 的屏幕和一个用 非空 的单词列表组成的句子,请你计算出给定句子可以在屏幕上完整显示的次数。
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
mask+attention,mask的word结合全部其他encoder word的信息
计算机非常擅长使用结构化数据,例如电子表格和数据库表。但是我们人类通常用文字交流,而不是使用电子表格来交流。这对计算机来说不是一件好事。
随着强大的模型越来越容易访问,我们可以轻松地利用深度学习的一些力量,而不必优化神经网络或使用GPU。
是否想过智能键盘上的预测键盘之类的工具如何工作?在本文中,探讨了使用先验信息生成文本的想法。具体来说,将使用Google Colab上的递归神经网络(RNN)和自然语言处理(NLP),从16世纪文献中产生文章。这个想法很简单,将尝试为模型提供莎士比亚剧本的样本,以产生所有假零件,同时保持相同的本地语言。虽然预测性键盘会为可能包含多个单词的不完整句子生成最佳的“单个单词”匹配,但通过使用单个单词生成莎士比亚戏剧的一部分,将使此过程更加困难。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者:Coggle数据科学 BERT模型的优化改进方法! 简介 本文为论文《BERT模型的主要优化改进方法研究综述》的阅读笔记,对 BERT主要优化改进方法进行了研究梳理。 BERT基础 BERT是由Google AI于2018年10月提出的一种基于深度学习的语言表示模型。BERT 发布时,在11种不同的NLP测试任务中取得最佳效果,NLP领域近期重要的研究成果。 BERT基础 BERT主要的模型结构是Transformer编码器。Transformer是由
2019 年,可谓是 NLP 发展历程中具有里程碑意义的一年,而其背后的最大功臣当属 BERT !
但是,如果你对用机器学习构建生产软件感兴趣,那么可以使用的资源就少多了。把机器学习应用到生产中的基础设施挑战根本就没有那么丰富的写作内容。
【导读】我们从日常每天都会用到的推荐系统到现在研究火热的开放性聊天、对话机器人,越来越多的产品与应用的背后都需要自然语言处理(NLP)和知识图谱的技术。也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢?如果计算机想要更好的理解人类的语言,拥有更好的人机交互体验,都离不开 NLP。那么,计算机到底是如何理解人类语言的?接下来让我们跟着作者 Adam Geitgey ,和他一起体会自然语言处理技术里那些有意思的事情。
Bert、GPT-2在怀里都还没捂热乎,XLNet又出来了,最近NLP界真的是风(gen)生(bu)水(shang)起(le),在看过各牛人( @张俊林@Towser)对XLNet的解读之后,小菜鸟也想说说自己的理解(毕竟讲出来比留在脑子里印象深刻)。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词,以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌,Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
文本清理,也称为文本预处理或文本数据清理,正在准备原始文本数据并将其转换为更干净、更结构化的格式,以用于分析、建模或其他自然语言处理 (NLP) 任务。它涉及各种技术和程序,从文本文档中去除噪声、不一致和不相关信息,使数据更适合文本分析、情感分析、文本分类和机器学习等下游任务。
一、文本表示和各词向量间的对比 1、文本表示哪些方法? 2、怎么从语言模型理解词向量?怎么理解分布式假设? 3、传统的词向量有什么问题?怎么解决?各种词向量的特点是什么? 4、word2vec和NNLM对比有什么区别?(word2vec vs NNLM) 5、word2vec和fastText对比有什么区别?(word2vec vs fastText) 6、glove和word2vec、 LSA对比有什么区别?(word2vec vs glove vs LSA) 7、 elmo、GPT、bert三者之间有什么区别?(elmo vs GPT vs bert)
在CV领域,研究者发现,通过对原始输入图片进行某些微小的扰动,扰动前后的图片人来看其实是没有差别的,但是输入到训练好的深度学习模型中,模型预测的结果会和原始样本的预测结果产生较大的差别。这表明这些深度学习模型容易受到这种样本的“攻击”。对抗攻击研究的就是如何对原始数据做最小的改动,在原始样本的含义完全不变的情况下,能让模型预测结果产生最大的loss,预测结果发生较大变化。
專 欄 ❈Jerry,Python中文社区专栏作者。 blog:https://my.oschina.net/jhao104/blog github:https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
TF-IDF(Term Frequencey-Inverse Document Frequency)指词频-逆文档频率,它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF,我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。
我们知道人类并不是从零开始思考东西,就像你读这篇文章的时候,你对每个字的理解都是建立在前几个字上面。你读完每个字后并不是直接丢弃然后又从零开始读下一个字,因为你的思想是具有持续性的,很多东西你要通过上下文才能理解。
机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 Facebook 与加州大学旧金山分校(UCSF)Chang Lab 的脑机接口项目 Project Steno 取得了最新进展,该研究通过解码从运动皮层发送到声道的大脑信号,让严重瘫痪的失语患者重新恢复交流能力。 近年来,脑机接口(BCI)研究吸引了越来越多科研机构和科技企业的兴趣,也相继出现了很多令人瞩目的技术成果,如马斯克脑机接口公司 Neuralink 先后在猪、猴子等体内植入脑机接口设备、斯坦福大学脑机接口设备让瘫痪患者实现「意念写字」等。这些成果都为瘫痪患者重新
1.http://www.doc88.com/p-8038708924257.html
标题:BERT4GCN: Using BERT Intermediate Layers to Augment GCN for Aspect-based Sentiment Classification
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者丨维克多 编辑丨陈彩娴 来自 | AI科技评论 近日,一篇题为“我看了200篇中国学生的论文后,发现了这些惊人的现象......”文章冲上B站热门视频榜首。 根据领英资料显示,该论文的作者Felicia Brittman是一名专利审核员,于2002~2003年期间在上海交通大学担任客座讲师,并通晓汉语。总之,是一个外国人看了中国学生的英文文章后,忍不住想写点东西指导指导。 论文地址:https://www.chrisyttang.org/assets/m
GAIR 今年夏天,雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”(简称GAIR)。大会现场,雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前,我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司,从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中,请联系:2020@leiphone.com 上周,谷歌发布了Parsey McParseface(对于一个挑战人工智能领域最难问题的尖端技术,这也真是迷之命名)。虽然过去的五年,计算机完成了许多了不起的壮举——从赢得“
选自Research.Google 作者:Ray Kurzweil 机器之心编译 参与:路、张倩、李泽南 作为搜索引擎起家的科技巨头,谷歌曾推出过很多有意思的搜索工具。昨天,这家公司的研究机构发布了一款基于人工智能的搜索引擎,该实验项目可以让普通人也能感受最新语义理解和自然语言处理技术的强大能力:它们是目前人工智能技术发展的重要方向。值得一提的是,《奇点临近》一书的作者,谷歌研究院工程总监雷·库兹韦尔也参与了这一工作。 项目链接:https://research.google.com/semanticex
循环神经网络(五) ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 本文主要讲解机器翻译过程中涉及的算法,主要包括bean搜索算法及其改进与误差分析、bleu
本文的主题是自然语言处理中的预训练过程,会大致说下NLP中的预训练技术是一步一步如何发展到Bert模型的,从中可以很自然地看到Bert的思路是如何逐渐形成的,Bert的历史沿革是什么,继承了什么,创新了什么,为什么效果那么好,主要原因是什么,以及为何说模型创新不算太大,为何说Bert是近年来NLP重大进展的集大成者。
但每年研究关注的内容都有所变化,有学者整理了2020年中最重要的、最有意思的人工智能相关论文,其中人工智能伦理 、模型偏见等都受到了比以往更多的重视。
AI 科技评论按:当 AlphaGO 横扫之后,越来越多的学者意识到强化学习在人工智能领域所扮演的重要角色。同时随着深度学习的发展,应用深度学习,很多自然语言的传统难题得到突破。另外,引用 David Silver 的一句话:深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)。
李元上,携程机票研发部高级数据分析师,擅长结合业务经验设计模型方案。目前负责携程值机选座算法设计、机票客服会话机器人的模型开发工作,关注新技术在项目中的应用价值。
雷锋网 AI 研习社按:当 AlphaGO 横扫之后,越来越多的学者意识到强化学习在人工智能领域所扮演的重要角色。同时随着深度学习的发展,应用深度学习,很多自然语言的传统难题得到突破。另外,引用 David Silver 的一句话:深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)。
来源:机器之心 本文约2200字,建议阅读5分钟 让严重瘫痪的失语患者重新恢复交流能力! Facebook 与加州大学旧金山分校(UCSF)Chang Lab 的脑机接口项目 Project Steno 取得了最新进展,该研究通过解码从运动皮层发送到声道的大脑信号,让严重瘫痪的失语患者重新恢复交流能力。 近年来,脑机接口(BCI)研究吸引了越来越多科研机构和科技企业的兴趣,也相继出现了很多令人瞩目的技术成果,如马斯克脑机接口公司 Neuralink 先后在猪、猴子等体内植入脑机接口设备、斯坦福大学脑机接口设
原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699
自然语言处理(NLP Natural Language Processing)是一种专业分析人类语言的人工智能。就是在机器语⾔和⼈类语言之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的。 在人工智能出现之前,机器智能处理结构化的数据(例如Excel里的数据)。但是网络中 大部分的数据都是非结构化的,例如:文章、图片、音频、视频... 在非结构数据中,文本的数量是最多的,他虽然没有图片和视频占用的空间大,但是他的 信息量是最大的。 为了能够分析和利用这些文本信息,我们就需要利用NLP技术,让机器理解这些文本信息,并加以利用。
自然语言处理(NLP)是指对人类语言进行自动分析和表示的计算技术,这种计算技术由一系列理论驱动。NLP 研究从打孔纸带和批处理的时代就开始发展,那时分析一个句子需要多达 7 分钟的时间。到了现在谷歌等的时代,数百万网页可以在不到一秒钟内处理完成。NLP 使计算机能够执行大量自然语言相关的任务,如句子结构解析、词性标注、机器翻译和对话系统等。
自然语言处理(NLP)是指对人类语言进行自动分析和表示的计算技术,这种计算技术由一系列理论驱动。NLP 研究从打孔纸带和批处理的时代就开始发展,那时分析一个句子需要多达 7 分钟的时间。到了现在谷歌等的时代,数百万网页可以在不到一秒钟内处理完成。NLP 使计算机能够执行大量自然语言相关的任务,如句子结构解析、、机器翻译和等。
本期推送介绍了哈工大讯飞联合实验室在自然语言处理重要国际会议COLING 2020上发表的工作,提出了一种字符感知预训练模型CharBERT,在多个自然语言处理任务中取得显著性能提升,并且大幅度提高了模型的鲁棒性。本文以高分被COLING 2020录用,且获得审稿人的最佳论文奖推荐(Recommendation for Best Paper Award)。
在本节中,我们将使用 PyTorch 中可用的各种自然语言处理(NLP)技术来构建各种实际 -使用 PyTorch 的世界应用。 情感分析,文本摘要,文本分类以及使用 PyTorch 构建聊天机器人应用是本节将介绍的一些任务。
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
AI 科技评论按:自上个月谷歌公开 BERT 模型以来,BERT 模型以其双向、深层等特点,成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果,赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。惊鸿一瞥后,人们都在期待谷歌何时会放出 BERT 模型源代码。
随着2018年ELMo、BERT等模型的发布,NLP领域终于进入了“大力出奇迹”的时代。采用大规模语料上进行无监督预训练的深层模型,在下游任务数据上微调一下,即可达到很好的效果。曾经需要反复调参、精心设计结构的任务,现在只需简单地使用更大的预训练数据、更深层的模型便可解决。
雷锋网 AI 科技评论按:自上个月谷歌公开 BERT 模型以来,BERT 模型以其双向、深层等特点,成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果,赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。惊鸿一瞥后,人们都在期待谷歌何时会放出 BERT 模型源代码。
在本节中,您将在自然语言处理(NLP)的背景下了解 PyTorch 1.x 的基本概念。 您还将学习如何在计算机上安装 PyTorch 1.x,以及如何使用 CUDA 加快处理速度。
【导读】本文用简洁易懂的语言,讲述了自然语言处理(NLP)的前世今生。从什么是NLP到为什么要学习NLP,再到如何利用机器学习进行NLP,值得一读。这是该系列的第一部分,介绍了三种NLP技术:文本嵌入
长期以来,词向量一直是自然语言处理的核心表征技术。然而,其统治地位正在被一系列令人振奋的新挑战所动摇,如:ELMo、ULMFiT 及 OpenAI transformer。这些方法因证明预训练的语言模型可以在一大批 NLP 任务中达到当前最优水平而吸引了很多目光。这些方法预示着一个分水岭:它们在 NLP 中拥有的影响,可能和预训练的 ImageNet 模型在计算机视觉中的作用一样广泛。
来源:新智元 机器学习算法与自然语言处理本文约2700字,建议阅读5分钟本文分享了高效率用LLM工具的经验,还获得了LeCun的推荐。 [ 导读 ] 用GPT-4搞科研未来或许成为每个人的标配,但是究竟如何高效利用LLM工具,还得需要技巧。近日,一位哈佛博士分享了自己的经验,还获得了LeCun的推荐。 GPT-4的横空出世,让许多人对自己的科研担忧重重,甚至调侃称NLP不存在了。 与其担忧,不如将它用到科研中,简直「换个卷法」。 来自哈佛大学的生物统计学博士Kareem Carr称,自己已经用GPT-4等
自然语言生成 – NLG 是 NLP 的重要组成部分。NLU 负责理解内容,NLG 负责生成内容。
Prerequisite: Gated Recurrent Unit(GRU) Long Short term memory unit(LSTM)
机器之心报道 编辑:泽南、小舟 NLP 正在推动人工智能进入激动人心的新时代。 当前人工智能领域热度最高的方向就是预训练大模型了,很多人相信,这项研究已在通用人工智能领域初显成效。 自然语言处理领域著名学者,斯坦福大学教授克里斯托弗 · 曼宁(Christopher Manning)近期在美国人文与科学学院(AAAS)期刊的 AI & Society 特刊上发表了题为《Human Language Understanding & Reasoning》的文章,探讨了语义、语言理解的本质,展望了大模型的未来。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云