NLPCC 将在 2018 年 8 月 26 日-30 日于内蒙古呼和浩特举行。 📷 CCF 自然语言处理与中文计算国际会议 (NLPCC) 是由中国计算机学会主办的中文信息技术专业委员会年度学术会议,是专注于自然语言处理及中文计算领域的国际会议。会议旨在为来自学术界、工业界和政界的学者和研究者提供一个交流平台,促进学者和研究者分享研究和应用成果及创新思维。 NLPCC 将在 2018 年 8 月 26 日-30 日于内蒙古呼和浩特举行,致力于推动相关领域学术界和工业界研究、创新与应用的发展
转载自 TsinghuaNLP 因实验室科研工作需要,现面向海内外招聘博士后,欢迎人工智能与自然语言处理领域的青年学者积极应聘!(此信息长期有效) 课题组介绍 清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室(THUNLP)是国内开展自然语言处理研究最早的科研单位,也是中国中文信息学会(CIPS)计算语言学专业委员会及中国人工智能学会(CAAI)不确定性人工智能专业委员会的挂靠单位。 实验室围绕以中文为核心的自然语言处理,在大规模预训练模型、中文信息处理、机器翻译、社会计算、智慧教育和知识图谱等方面开展系
本期将为大家介绍清华大学计算机系NLP实验室博士后招聘的相关信息。 课题组介绍 清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室(THUNLP)是国内开展自然语言处理研究最早的科研单位,也是中国中文信息学会(CIPS)计算语言学专业委员会及中国人工智能学会(CAAI)不确定性人工智能专业委员会的挂靠单位。 实验室围绕以中文为核心的自然语言处理,在大规模预训练模型、中文信息处理、机器翻译、社会计算、智慧教育和知识图谱等方面开展系统深入的研究,在国内外具有较大的学术影响。近年来,实验室承担了国家重点研发项目、
“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目,入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间,学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会,基于真实产业问题及海量数据,验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程,定期举办线上线下交流活动,全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限,结识志同道合的科研伙伴,获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向 81个子课题供大家选择 总有一
自然语言处理说白了,就是让机器去帮助我们完成一些语言层面的事情,典型的比如:情感分析、文本摘要、自动问答等等。我们日常场景中比较常见到的类似Siri、微软小冰之类的,这些的基础都是自然语言处理,另外还有一些语音处理,这就暂且不表了。总之,你看到的机器与人利用语言交互,用机器模拟人脑阅读,对话,评论等等这些的基础都是自然语言处理的范畴之内。
[ 导读 ]随着自然语言处理等相关技术的发展,知识图谱已经成为工业界开展下一代人工智能应用的重要基础。几周前,北京大学的赵东岩老师,在计算所做了名为《知识图谱的关键技术及其智能应用》的讲座,讲座从知识图谱构建、补全及其人机交互问答等方面系统阐述知识图谱的关键技术方案;并结合北大计算机研究所在这个研究方向上的具体进展,以实际应用为背景、探讨如何基于知识图谱实现智能问答等智能应用的技术路线。
刘挺教授是国内自然语言处理(NLP)领域的领军人物,任哈尔滨工业大学人工智能研究院副院长、计算机学院社会计算与信息检索研究中心主任。刘挺是国家「万人计划」科技创新领军人才,教育部人工智能科技创新专家组成员,主要研究方向为人工智能、自然语言处理和社会计算。其所带领的哈工大社会计算与信息检索研究中心(HIT-SCIR)是目前国内顶尖的 NLP 研究机构之一。
自然语言处理在大数据以及近年来大火的人工智能方面都有着非同寻常的意义。那么,什么是自然语言处理呢?在没有接触到大数据这方面的时候,也只是以前在学习计算机方面知识时听说过自然语言处理。书本上对于自然语言处理的定义或者是描述太多专业化。换一个通俗的说法,自然语言处理就是把我们人类的语言通过一些方式或者技术翻译成机器可以读懂的语言。
好几天没有写关于自然语言处理方面的内容,实在抱歉,不过还是感谢大家支持。今天给大家分享一下关于中文自然语言处理的一些基础知识,希望能够帮你快点“入坑”。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 哈工大讯飞联合实验室(HFL)发布2022年秋季实习生招聘启事,欢迎有意申请的同学填写文章末尾的问卷应聘。 ••• 岗位:自然语言处理实习生 【工作地点】北京(海淀区软件园二期互联网创新中心) 【工作方向】前瞻技术研究、应用业务落地 【岗位职责】深入自然语言处理相关的核心技术研究及应用落地。研究方向包括但不限于篇章分析、阅读理解、问答系统、语法纠错、对话系统、预训练模型、多模态理解、多语言理解等。能够应用机器学习、深度学习等技术解决自然语言处理的相关问题。 【岗位要
自然语言处理是什么?谁需要学习自然语言处理?自然语言处理在哪些地方应用?相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况,作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础,并介绍使用这些知识的应用和工具,以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性,其是一门多学科交叉的学科,初学者难以把握知识的广度和宽度,对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况,经过科学调研分析,选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍,然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析,最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
前几年曾经马少平老师的引荐,为某科普图书写过一篇短文介绍自然语言处理。如果只是介绍NLP的概念、任务和挑战,应该可以参考这篇小文。原文如下,仅供参考。 自然语言处理 Natural Language Processing 一、什么是自然语言处理 简单地说,自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),它属于人工智能的一个分支,是计算机科学与语言学的交叉学科,又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动
地址 https://github.com/zibuyu/research_tao
文章转自清华大学刘知远老师的github:https://github.com/zibuyu/research_tao/blob/master/00_nlp.md
2011年,日本多个机构发起的一项机器人项目,以东京大学入学考试难度为目标,以检验人工智能可在多大程度上模拟人类思考以及解决问题的能力。在去年和今年的考试中,机器人“Torobo-kun”分别获得了511分和525分,总分为950分。照着当前的成绩,Torobo-kun有80%的可能被512所私立大学和23所国立大学和公立大学录取,可惜的是,离东京大学至少获得 80% 分数的要求还差得很远。 根据对比,在两次考试中,Torobo-kun在数学和物理方面有了明显的进步,而英语和国语的成绩还是一团糟。在镁客君看
导师简介 刘鹏飞博士现任上海交通大学清源研究院副教授。博士毕业于复旦大学,在卡耐基梅隆大学博后期间,其研究创新成果落地并与 Graham Neubig 教授联合创立 Inspired Cognition 自然语言技术公司。在自然语言处理和人工智能领域发表学术论文 60 余篇。谷歌学术引用 6000 余次。ACL 会议史上首次实现连续两年获得 System & Demo Paper Award;提示工程 (Prompt Engineering) 概念最早提出者之一。 他曾获得中国人工智能学会优秀博士论文、上海
Pine 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 没想到,众人加班加点抢“中国版ChatGPT”热度时,首个国内类ChatGPT模型竟然已经发布了! 砸出这个重磅消息的,不是紧锣密鼓宣传的BAT大厂,也不是直接出手几亿的投资大V,而是这段时间来一直没吭气的复旦大学。 事情一出,直接引爆了一众社交媒体,不仅在微博刷出数个热搜话题,知乎更是冲上热榜第一。 各路“ChatGPT爱好者”连夜赶来围观,甚至由于官网访问人数太多,服务器一度被挤爆,又上了一次热搜。 这是怎么回事? 原来,复旦NLP团队
连转2篇文章,先上链接,文章转自清华大学刘知远老师的github:https://github.com/zibuyu/research_tao/blob/master/01_community.md,致予我真诚的感谢!
AI 科技评论按:2019 年 7 月 1 日,清华大学人工智能研究院自然语言处理与社会人文计算研究中心成立仪式暨学术报告与开元成功发布会在清华大学 FIT 楼举行。这是继知识智能研究中心、听觉智能研究中心、基础理论研究中心、智能机器人研究中心、智能人机交互研究中心、智能信息获取研究中心、视觉智能研究中心之后成立的第八个研究中心。清华大学副校长、清华大学人工智能研究院管委会主任尤政院士,清华大学人工智能研究院院长张钹院士出席成立仪式并共同为中心揭牌。清华大学人工智能研究院院长助理朱军教授主持了成立仪式。
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每天给你送来NLP技术干货! ---- 浙江大学医学院/公共卫生学院大数据健康科学系杨杰研究员课题组-YLab因科研需要,向国内外公开招聘1-2名博士后,2名科研助理,开展包括医学人工智能、健康大数据分析、自然语言处理/图像分析等方面的研究工作。热忱欢迎优秀青年科研人才加入本团队。有意者请邮件y@zju.edu.cn直接联系,也可前往https://ylab.top/people/咨询课题组成员。 一、课题组简介 杨杰博士(课题组PI),浙江大学百人计划研究员、博士生导师,浙江大学医学院附属第二医院双聘
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者:刘知远老师 链接:https://github.com/zibuyu/research_tao 与老牌学科如物理学、化学等相比,计算机学科还非常年轻,学科体系长期处于剧烈变革之中。作为计算机应用的重要方向,人工智能和自然语言处理自然更不例外,与现实应用紧密相关,技术发展日新月异,常给人今是昨非之感。在这种情况下,传统学术期刊的那种投稿1-2年才能见刊的模式已经赶不上技术革新的速度,年度学术会议显然更符合计算机学科发展和交流的需求,可以看作是一种“小步快跑”的模
在中文文本中,由于词与词之间没有明显的界限符,如英文中的空格,因此分词是中文自然语言处理的一个基础且重要的步骤。分词的准确性直接影响到后续的语言处理任务,如词性标注、句法分析等。在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符。分词过程就是找到这样分界符的过程。
2018年7月,爱尔兰都柏林城市大学教授、自然语言处理和机器翻译领域专家刘群博士,正式加入华为诺亚方舟实验室,任语音语义首席科学家,主导语音和自然语言处理领域的前沿研究和技术创新。
11月12日,中国专利保护协会发布《人工智能技术专利深度分析报告》,对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了科学统计和深入分析。
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科,它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术,让计算机学会处理人类语言,乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
News 新闻 4月18日,达观数据科学家团队再添专家,国内知名自然语言处理领军专家、复旦大学计算机教授黄萱菁博士正式受聘为达观数据高级顾问,达观数据在人工智能领域的研发实力又上新台阶,未来在深度学习
作者 | 陈彩娴 编辑丨岑峰1月6日,2021年ACL Fellow名单正式公布! 今年,一共有8位知名的自然语言处理学者入选,其中,华人学者有2位,占了1/4,分别是中国科学院自动化所的宗成庆教授与华为诺亚方舟实验室刘群博士。 根据官网消息,今年两位华人学者的入选理由分别是: 刘群:对机器翻译与中文自然语言处理作出了卓越贡献; 宗成庆:对机器翻译与情感分析的研究作出重大贡献,并不断促进中国自然语言处理的发展。 ACL Fellow计划始于2011年,旨在表彰对自然语言处理领域的科技研究与社区服务作出了杰出
AI科技评论今天推出海外高校博士招聘,来自埃默里大学计算机科学的刘菲副教授和美国东北大学王大阔副教授正在招收多名博士生。 1 刘菲 Dr. Fei Liu 是埃默里大学计算机科学副教授,自然语言处理研究室联合负责人。她的研究方向包括自然语言处理的一些核心领域(自动文摘、文本生成、大规模预训练模型)以及文本摘要在教育、医疗、公共政策等领域的跨学科研究与应用。 她此前曾任中佛罗里达大学副教授,博世(BOSCH)北美研究技术中心高级研究员,有着丰富的学术界和工业界合作经验。曾在国际会议和期刊上发表过逾70篇论文
在自然语言处理(NLP)领域,预训练模型刷榜已经成为行业惯例。目前,面向英文任务的评测基准有 GLUE、SuperGLUE,面向中文任务的有 ChineseGLUE(简称 CLUE)。
SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典。
图灵机器人是中文语境下智能度最高的机器人大脑,是领先的中文语义与认知计算平台,聊天对话、知识库与丰富的实用功能是该平台提供的三大基础功能。 图灵机器人开放平台知识库模块开放内测,这是继开放聊天对话接口
机器之心原创 机器之心编辑部 ChatGPT 军备赛开幕,哪些国内机构具备打造下一个 ChatGPT 的实力? 自从 2022 年底 ChatGPT 发布以来,海内外就掀起了一阵狂潮。推出仅两个月,ChatGPT 月活用户突破 1 亿,成为了史上用户增长速度最快的消费级应用程序。 ChatGPT 成为了搅动人工智能领域风云的新势力,其背后的 OpenAI 也因此成为了当下最热门的 AI 公司,甚至引发了科技巨头们的深度焦虑。 谷歌和微软两家科技巨头正在 ChatGPT 搜索上进行激烈竞争,先后宣布了将大
本文简绍了SnowNLP的使用方法,这是一个处理中文文本内容的python类库,其主要功能包括分词、词性标注、情感分析、汉字转拼音、繁体转简体、关键词提取以及文本摘要等等。
腾讯犀牛鸟精英人才培养计划是一项面向学生的校企联合培养方案,项目覆盖机器学习、量子计算、计算机视觉、语音技术、自然语言处理等产学研热点方向,入选学生将到腾讯开展科研访问,基于真实产业问题,借助腾讯海量数据、专家指导等资源,验证学术理论,加速成果应用转化,全面提升自身科研能力和综合素质。 2018年度申请时间已经过半,小伙伴们要抓紧哦~ 今年共有8个课题方向,54个子课题供大家选择,总有一款适合你! 上一篇文章已经介绍了机器学习及相关应用研究方向、量子计算方向的课题及导师,接下来为大家介绍语音技术方向及
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作者:伏草惟存 来源:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html 1 Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口,还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger),N元搜索(n-gram search),情感分析(senti
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
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。
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…
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 源 | AI深入浅出 最近几个月小编遨游在税务行业的智能问答调研和开发中,里面涉及到了很多的自然语言处理NLP的功能点。虽然接触NLP也有近两年的时间了,现在真正要应用到问答中,避免不了还是需要再重新熟识并深入研究理解。 下面是与NLP相关的一些书籍推荐、课件推荐和开源工具推荐。 主要是记录下入门的资料,由于资料的存储位置没有做规整,所以本文没有附带资源下载链接。如果有同学需要其中的资
简介:文本挖掘中,情感分析是经常需要使用到,而进行主题模型分析之前,对数据集进行文本分类再进行分析具有必要性,因为分类以后,每一类的主题才会更明显。而snownlp是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,主要看上了他的情感分类功能(二分类),分类是基于朴素贝叶斯的文本分类方法,当然也可以选择基于其他方法自己建立一个分词模型。
《自然语言处理实战入门》 ---- 第4课 :中文分词原理及相关组件简介 之 语言学与分词技术简介
导读:本文旨在整理汇总一些NLPer的学习资源,包括书籍、在线课程、博客等。本文中涉及的原始失效链接均已剔除或替换,博客部分均整理为近期仍在更新的博客,欢迎文末留言区交流补充。
GPT(Generative Pre-trained Transformer)是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,由OpenAI公司开发。在自然语言处理领域引起了广泛的关注和研究。
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。
有句话叫:中文博大精深。 做自然语言处理(NLP)工作的同学对这几个字可能更加深有体会。自然语言,从字面意思上很好理解,就是我们平时在生活中常用的表达方式,常说的“讲人话”就是这个意思,举个例子: 一个人驼背,用自然语言会说:我背有点驼,而用非自然语言(文绉绉)则变成了:我的背部呈弯曲状。 这些话我们人很好懂,但是计算机不懂,它只懂二进制的 0 和 1。再加上中文语言错综复杂,没有什么规律可循,且同样的文字在不同语境下会有不同含义,要想让电脑正确理解就更困难了,比如: “冬天能穿多少穿多少,夏天能穿多少穿
nltk是一个python工具包, 用来处理和自然语言处理相关的东西. 包括分词(tokenize), 词性标注(POS), 文本分类, 等等现成的工具. 1. nltk的安装 资料1.1: 黄聪:Python+NLTK自然语言处理学习(一):环境搭建 http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2157437.html 这个图文并茂, 步骤清晰, 值得一看. 我想我没必要再重新写一遍了, 因为我当时也是按照他这样做的. 资料1.2: 把py
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