事件抽取(EE)是信息抽取研究中的一个重要而富有挑战性的课题。事件作为一种特殊的信息形式，是指在特定时间、特定地点发生的涉及一个或多个参与者的特定事件，通常可以描述为状态的变化。事件提取任务旨在将此类事件信息从非结构化的纯文本中提取为结构化的形式，主要描述现实世界中事件发生的“谁、何时、何地、什么、为什么”和“如何”。在应用方面，该任务便于人们检索事件信息，分析人们的行为，促进信息检索、智能问答、知识图谱构建等实际应用。
随着人工智能的进步，相关技术变得越来越复杂，我们希望现有的概念能够包容这种变化 - 或者改变自己。同理，在自然语言处理领域中，自然语言处理（NLP）的概念是否会让位于自然语言理解（NLU）？ 或者两个概念之间的关系是否变得更微妙，更复杂，抑或只是技术的发展？
本期给大家介绍的是康奈尔大学Fei Wang教授课题组在AAAI-19上发表的一篇关于医学命名实体识别和标准化的文章。该文章提出了一种新的深层神经多任务学习框架，该框架采用显示反馈策略来联合建模医学命名实体识别和标准化，并将这两个分层任务转化为并行多任务，同时保持了任务之间的相互联系，使得实体识别和标准化模型的性能都得到了很大的提升。
语音的基本概念 语音是一个复杂的现象。我们基本上不知道它是如何产生和被感知的。我们最基础的认识就是语音是由单词来构成的，然后每个单词是由音素来构成的。但事实与我们的理解大相径庭。语音是一个动态过程，不
由于传统机器学习的关系抽取方法选择的特征向量依赖于人工完成，也需要大量领域专业知识，而深度学习的关系抽取方法通过训练大量数据自动获得模型，不需要人工提取特征。2006年Hinton 等人（《Reducing the dimensionality of data with neural networks》）首次正式提出深度学习的概念。深度学习经过多年的发展，逐渐被研究者应用在实体关系抽取方面。目前，研究者大多对基于有监督和远程监督2种深度学习的关系抽取方法进行深入研究。此外，预训练模型Bert(bidirectional encoder representation from transformers)自2018年提出以来就备受关注，广泛应用于命名实体识别、关系抽取等多个领域。
大脑在自发言语回忆前的活动为记忆提取的认知过程提供了一个窗口。但是这些记录中包含了与记忆提取无关的神经信号，例如与反应相关的运动活动。本研究中，我们探究了极端记忆要求条件（被试在几秒钟或几天后进行内容回忆）下记忆提取的EEG频谱生物标志物。这种操纵方式有助于分离出与长时记忆提取相关的脑电成分。在回忆提取之前，我们观察到theta (4-8Hz)频段功率增加(+ T)，alpha (8-20Hz)频段功率(-A)降低和gamma (40-128Hz)频段功率增加(+ G)，这种频谱模式(+ T-A + G)区分了长延迟回忆和立即回忆的情况，我们认为频谱模式（+ T-A +G）可以作为情景记忆提取的生物标志物。
自然语言处理（NLP）包含一系列技术，用以实现诸多不同的目标。下表中列出了解决某些特定问题对应的技术。
前两天教师节，人工智能头条的某个精神股东粉群里，大家纷纷向当年为我们启蒙、给我们带来快乐的老师们表达感激之情。
谣言通常被定义为其真实价值不可核实的状态。谣言可能传播错误信息（false infor-
【导读】生物医学文本挖掘领域近年来受到越来越多的关注，这得益于，科学文章，报告，医疗记录的电子化，使医疗数据更容易得到。这些生物医学数据包含许多生物和医学实体，如化学成分，基因，蛋白质，药物，疾病，症状等。在文本集合中准确识别这些实体是生物医学文本挖掘领域信息抽取系统的一个非常重要的任务，因为它有助于将文本中的非结构化信息转换为结构化数据。搜索引擎可以使用这种识别的实体来索引，组织和链接医学文档，这可以改善医疗信息检索效率。 实体的标识也可以用于数据挖掘和从医学研究文献中提取。例如，可以提取存储在关系数据库
导读：2019 年 11 月 14 日凌晨，在微软服务 23 年的微软全球执行副总裁沈向洋博士宣布离开微软；2020 年 3 月 5 日，清华大学在线上举行了活动“沈向洋双聘教授聘任仪式暨春风讲堂第四讲”，沈向洋博士离开微软后的首个去向得以确认。
今年一月开始，我一直在从事一个从非结构化的文本中提取信息的项目。在开始这个项目之前，我对自然语言处理（NLP）领域一无所知。当我刚开始研究这个领域时，我很快就找了一本名为「Python 自然语言处理」的书（图书查阅地址：https://www.nltk.org/book/）。这本书对于我来说过于理论化了，但其中的知识基本是正确的，因此它对我来说仍然是无价的资源。接下来，我发现了 Dipanjan Sarkar 编写的「Python 文本分析」（图书查阅地址：https://www.apress.com/gp/book/9781484243534），并从头到尾通读了此书。这本书真的太棒了，它教会了我入门 NLP 项目所需的所有技术技能。最近，此书的第二版（https://www.apress.com/gp/book/9781484243534）也面世了，对上个版本进行了大量的扩充。
目前的主流算法也可以分成单阶段和两阶段两大类两阶段的方法都是基于目标检测和实例分割中常用的算法Faster R-CNN 和Mask R-CNN。Li 等人(2017a)提出了第1个基于深度学习的端到端自然场景文本检测和识别算法，该方法基于Faster R-CNN 进行检测，将通过RoI-Pooling 提取的共享特征送入基于注意力机制(Attention)的识别器进行文本识别，但该方法只能检测识别水平方向的文本。Lyu 等人(2018b) 基于Mask R-CNN 提出了MaskTextSpotter，该方法在RoI-Align 之后额外增加了一个单字实例分割的分支，对文本的识别也是依赖于该分支的单字符分类。
他在脑中默读字母的“代号”*，平均约2秒钟就可以输出一个字母，最终平均字符错误率仅6.13%。
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件分割并追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音等级，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
最近，Meta提出了一种视听版BERT，不仅能读唇语，还能将识别错误率降低75%。
随着互联网时代的迅速发展，社交网络平台已经成为人们向全世界传达情感的重要手段。有些人使用文本内容、图片、音频和视频来表达他们的观点。另一方面，通过基于 Web 的网络媒体进行的文本通信有点让人不知所措。由于社交媒体平台，互联网上每一秒都会产生大量的非结构化数据。数据的处理速度必须与生成的数据一样快，这样才能够及时理解人类心理，并且可以使用文本情感分析来完成。它评估作者对一个项目、行政机构、个人或地点的态度是消极的、积极的还是中立的。在某些应用中，不仅需要情绪分析，而且还需要进行情绪检测，这可以精确地确定个人的情绪/心理状态。「本文提供了对情感分析水平、各种情感模型以及情感分析和文本情感检测过程的理解；最后，本文讨论了情绪和情感分析过程中面临的挑战」。
信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术
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。
语言是一个两层的层级系统，在语音系统向语义系统跨越的过程中，音位作为语言中能够区别意义的最小的语音单位一直都受到语言学家和心理语言学研究者的关注，其在词汇存取过程中的作用一直是众多研究者争论的焦点。传统语言学理论中将音位视为词汇存取的关键单位，但这一观点不断受到其他语言学家与心理学家的挑战。作者对以往研究中存在的两种主要观点进行了分析，并分别针对性的反驳。
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。
编译 | 林椿眄 审校 | 胡永波 在现实生活中，文本信息无处不在。理解并学习文本数据的内在涵义一直是一个非常活跃的研究课题，这就是自然语言处理。 对于企业而言，利用文本数据可以对新产品的功能进行验证、改进并扩展。在这样的实际应用中，有三大类自然语言处理任务最为常见： 识别不同的用户/客户群（如预测客户流失量、生命周期价值、产品偏好） 准确地检测和提取不同类别的反馈信息（如正面和负面的评论/意见、衣服尺寸等特定属性的提及频率） 根据用户的意图对文本信息进行分类（如请求基本帮助、紧急问题） 尽管自然语言处理领
30岁那年，一次毁灭性的中风，让一位47岁加拿大女性几乎完全瘫痪，此后失语18年。
在这个教程中，我们将使用2层神经元（1个隐层）和词袋（bag of words）方法来组织我们的训练数据。 文本分类的方法有三种 ： 模式匹配 ， 传统算法和神经网络 。 虽然使用多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）的算法出乎意料地有效，但它有三个基本缺陷：
这篇文章调查了大量（两百篇以上）的相关文献资料，对NLP领域中深度学习的技术和应用层面进行了综述与讨论，非常适合于想要快速了解该领域整体概貌的研究者。
前几日，清华大学官宣了前微软全球执行副总裁、人工智能与研究事业部负责人沈向洋的最新动态：加入清华大学高等研究院，以双聘教授的身份重新回归到大众的视线中。
https://github.com/kavgan/nlp-text-mining-working-examples/tree/master/text-pre-processing
先来一首《好久不见》，给大家说一声抱歉，最近因为种种的原因，没有通过“计算机视觉战队”给打开带来好的文章和知识的分享，在此，代表“计算机视觉战队”向所有关注我们的您敬个礼，也非常感谢大家的支持，谢谢！ 注：希望大家看这篇文章的时候，可以听着音乐来阅读，因为这是一篇简单易懂，并且可以给大家带来一丝放松的内容吧，希望能给有需要的您带来一些帮助，谢谢支持。 那我们就回归正题，来开始和您来聊聊已经占领了半片天的人工智能，作为学习者的我，也不敢说的太深入，更希望得到大家的指正与批评，来增加平台文章的质量。进一步
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。
题记： 2017年9月25日，第十六届少数民族语言文字信息处理学术研讨会维吾尔语分词技术评测结果公布，TEG以“腾讯基础研发部”名义参赛系统超越了新疆大学，北京大学青鸟，中科院自动化所等10余家队伍，获得了本次竞赛评测第一名，在召回率不变的前提下，准确率超越第二名系统22%，取得绝对领先。 表1. 比赛结果前五名 巴别塔的渴望： "这里是新疆是我的家乡，他广阔美丽天生他就是这样。喀纳斯的湖水映着晚霞泛着银光，塔里木河在沙漠中间流淌，我想我渴望我歌唱我绽放，在我出生的这片土地上歌唱。我登高眺望感受吐
目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难以阅读。在这篇论文中，作者设计了一个从隐私政策中提取影响其模糊性的特征的系统，对隐私政策模糊性水平进行分类，在OPP-115隐私政策语料库中大多数都是模糊的。并且作者在这篇论文中证明了，当隐私政策文本模糊不清时，基于NLP的提取方法难以得到准确的结果。
自然语言处理(NLP)的正式定义：是一个使用计算机科学、人工智能(AI)和形式语言学概念来分析自然语言的研究领域。不太正式的定义表明：它是一组工具，用于从自然语言源(如web页面和文本文档)获取有意义和有用的信息。 NLP工具的实现一般是基于机器学习与深度学习、其它算法(Lucene Core)；基于前两者的实现是比较流行且持续在探索演进。
介绍目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难
之前做过的百度今年的语言与智能技术竞赛，其中有一个子赛道就是关于信息抽取。信息抽取（Information Extraction）是指从非结构化的自然语言文本中抽取出实体、属性、关系等三元组信息，是构建知识图谱的基础技术之一。IE的子任务大概有以下几种：
近期，多模态大模型（LMMs）在视觉语言任务方面展示了令人印象深刻的能力。然而，由于多模态大模型的回答具有开放性，如何准确评估多模态大模型各个方面的性能成为一个迫切需要解决的问题。
文章：Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences
这两天被EMNLP2023国际顶会的消息刷屏了，世界各地的大佬齐聚新加坡，带来了一场NLP盛宴。今年EMNLP2023 的投稿论文数量将近5000篇，长论文接收率为23.3%，短论文接收率为14%，整体接收率为21.3%。
为了方便大家能够深入了解向量数据库与 NLP 的关系及应用，我们上线了「X」Embedding in NLP 系列专题，分为初阶和进阶两部分。本文为初阶第一篇，将详细介绍 NLP 以及以 Zilliz Cloud、Milvus 为代表的向量数据库是如何为 NLP 赋能的。
光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。
本文介绍了如何通过光学字符识别（OCR）技术来识别收据中的文本内容，并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题，以及如何解决这些问题。同时，文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
作为一名数据科学家，文本数据提出了一个独特的挑战：虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归，但词汇和语言本身对统计模型毫无意义。
摘要 NLP尚未解决的核心目标是，确保电脑理解文件回答理解问题。而通过机器学习系统，解决该问题的一大阻碍是：人类-注释数据的可用性有限。Hermann等人通过生成一个超过百万的实例（将CNN和日常邮件消息与他们自己总结的重点进行配对）来寻求解决方案，结果显示神经网络可以通过训练，提高在该任务方面的性能。本文中，我们对这项新的阅读理解任务进行了彻底的检测。我们的主要目标是，了解在该任务中，需要什么深度的语言理解。一方面，我们仔细的手动分析问题小的子集，另一方面进行简单的展示，在两个数据集中，细心的设计系统，就
NER是自然语言处理中相对比较基础的任务，但却是非常重要的任务。在NLP中，大部分的任务都需要NER的能力，例如，聊天机器人中，需要NER来提取实体完成对用户输入的理解；在信息提取任务中，需要提取相应的实体，以完成对信息的抽取。
1. 分词（Word Cut） 英文：单词组成句子，单词之间由空格隔开 中文：字、词、句、段、篇 词：有意义的字组合 分词：将不同的词分隔开，将句子分解为词和标点符号 英文分词：根据空格 中文分词：三类算法 中文分词难点：歧义识别、未登录词 中文分词的好坏：歧义词识别和未登录词的识别准确率 分词工具：Jieba，SnowNLP，NlPIR，LTP，NLTK 2. 词性标注（POS Tag） 词性也称为词类或词汇类别。用于特定任务的标记的集合被称为一个标记集 词性：词类，词汇性质，词汇的语义
图像文本匹配，顾名思义，就是度量一幅图像和一段文本的相似性，该技术是多个模式识别任务的核心算法。例如，在图像文本跨模态检索任务中，当给定查询文本，需要依据图像文本的相似性去检索内容相似的图像；在图像描述生成任务中，给定一幅图像，需要依据图像内容检索相似的文本，并以此作为(或者进一步生成)图像的文本描述；在图像问答任务中，需要基于给定的文本问题查找图像中包含相应答案的内容，同时查找的视觉内容反过来也需要检索相似文本预料作为预测答案。 .
（1）将问题形式化为序列标注任务，并提出利用递归神经网络（双向 LSTM）捕获上下文和语义的联合模型，并且利用条件随机场（CRF）来约束标注连贯性；
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在命名实体识别领域，基于神经网络的实现方法是非常流行和常用的。举个例子，该文讲述的用词嵌入和字嵌入的BiLSTM-CRF模型就是其中一种。我将以该模型为例解释CRF层的工作原理。 如果你不知道BiLSTM 和 CRF的实现细节，只需要记住他们是命名实体识别模型中两个不同的层。 我们规定在数据集中有两类实体，人名和组织机构名称。所以，其实在我们的数据集中总共有5类标签： B-Person （人名的开始部分） I
本文所描述的研究主要关注在线手写体识别系统中的单词识别技术。该在线手写体识别系统使用多组件神经网络(multiple component neural networks, MCNN)作为分类器的可交换部分。作为一种新近的方法，该系统通过将手写文字分割成可单独识别的小片段(通常是字符)来进行识别。于是，识别结果便是每个已识别部分的组合。然后将这些组合词发送给单词识别模块作为输入，以便用一些字典搜索算法来从里面选择最好的一个。所提出的分类器克服了传统的分类器对大量字符类别进行分类时的障碍和困难。此外，所提出的分类器还具有可扩展的能力，可以通过添加或更改组件网络和内置字典的方法来动态地识别另外的字符类别。
本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。
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