自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的自然语言处理方法逐渐成为主流。本文将介绍深度学习算法在自然语言处理中的应用，并探讨其在不同任务中的优势和挑战。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。在当今数字化时代，NLP技术正逐渐渗透到各个领域，其中智能客服和聊天机器人领域是应用得非常广泛的领域之一。本文将深入探讨NLP在智能客服和聊天机器人中的应用，从基本概念到技术原理，为读者展示这一领域的发展和前景。
ChatGPT 4.0是OpenAI公司开发的一种自然语言处理模型，是在GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型系列的基础上进行改进和升级而来的。GPT模型是使用无监督学习方式进行预训练的语言模型，在各种自然语言处理任务中表现出色。
自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了巨大的进展。其中，更深层次的语义理解是NLP领域的一项关键任务。本文将深入探讨NLP在更深层次的语义理解中的创新应用，通过结合实例详细介绍语义理解的重要性以及NLP技术在这一领域的应用。
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
当您精通 BERT 后，就该探索先进技术以最大限度地发挥其潜力。在本章中，我们将深入研究微调、处理词汇外单词、领域适应，甚至从 BERT 中提取知识的策略。
近年来，随着机器学习（Machine Learning），特别是深度学习（Deep Learning）的发展，机器阅读理解研究有了长足的进步，并在实际应用中崭露头角。
由微软亚洲研究院（MSRA）的自然语言处理（NLP）团队和Microsoft Redmond的语音对话团队的研究人员在斯坦福大学的会话问答（CoQA）挑战赛中处于领先地位。
近日，微软语音与对话研究团队在斯坦福机器对话式问答数据挑战赛CoQA Challenge中夺冠，并且单模型和集成模型分别位列第二和第一，让机器阅读理解向着人类水平又靠近了一步。
ChatGPT丨小智ai丨chatgpt丨人工智能丨OpenAI丨聊天机器人丨AI语音助手丨GPT-3.5丨OpenAI ChatGPT|GPT-4|GPT-3|人机对话|ChatGPT应用|小智ai|小智ai|小智ai|小智ai|小智AI|chatgpt小智A
竹间智能专栏 作者：自然语言与深度学习小组 自然语言是人类知识的抽象浓缩表示，而自然语言理解是人工智能研究领域中极具挑战的一个分支。上次，《自然语言处理在 2017 年有哪些值得期待的发展？》中，我们已经讲到，2016 年是深度学习大潮冲击 NLP 的一年，通过去年一年的努力，深度学习在 NLP 领域已经站稳了脚跟。其中，对话交互系统已经成为一个重要的应用研究领域，2017 年的自然语言对话系统，将开创一个新的人机交互时代。 通过深度学习和其他机器学习技术的模型组合，竹间智能也已初步实现了自然语言对话中
在近几年的自然语言处理领域中，BERT和GPT是两个引起广泛关注的语言模型。特别是在GPT3.5的基础上进行微调的chatGPT，持续出圈和火爆。chatGPT的火爆表明了预训练语言模型在自然语言处理领域具有巨大的潜力，并且在提高自然语言理解和生成能力方面取得了显著的进展。这可能会带来更多的应用和更广泛的接受。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的重要研究方向之一。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）作为一种特殊的神经网络结构，在NLP领域具有广泛的应用。本文将详细介绍RNN在自然语言处理中的应用，并讨论一些挑战和解决策略。
词向量（Word Vector）或词嵌入（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一项基础技术，它允许我们将自然语言中的词汇表示为实数向量。这些向量通常存在于一个高维空间内，其中每一个维度都可能代表着某种语义属性。通过这种转换，机器学习模型可以捕捉到词语之间复杂的关系，如语义相似性、反义、上下位关系等。
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
最近语言模型在自然语言理解和生成方面取得了显著进展。这些模型通过预训练、微调和上下文学习的组合来学习。在本文中将深入研究这三种主要方法，了解它们之间的差异，并探讨它们如何有助于语言模型的学习过程。
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种在序列数据处理中取得巨大成功的深度学习模型。RNN通过引入时间序列上的隐藏状态，具有处理时序数据和捕捉上下文信息的能力。本文将详细介绍RNN的原理、结构以及在自然语言处理和语音识别等领域的重要应用。
地址 https://github.com/zibuyu/research_tao
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
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解、解释、处理人类语言。在NLP中，语言模型是一个关键概念，它是对语言数据的统计学建模，用于预测给定上下文中的下一个单词或字符。随着技术的不断进步，语言模型的发展与应用变得日益广泛，为我们提供了许多强大的工具和应用场景。
随着人工智能技术的不断发展，它在无数行业中解决问题的能力日益增强。其中，让机器理解人类语言的关键在于自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）。这两种技术提供了专门的解决方案，将人类沟通的能力与软件及机器的理解力连接起来。
据腾讯官方公布的信息来看，腾讯混元，腾讯自主研发的通用大语言模型，也是腾讯公司最新发布的自然语言处理模型，基于深度学习和大规模数据训练而成。 腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型，其目标是通过大规模数据的预训练和Fine-tuning技术来提高自然语言处理的能力，拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿tokens，具有强大的中文理解与创作能力、逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力，可以应用于机器翻译、文本生成、语义分析等多个领域。
自然语言生成（NLG）是自然语言处理（NLP）领域中的一个引人注目的分支，它旨在使用计算机系统生成类似人类语言的文本。本文将深入探讨NLG的背景、应用、技术和未来发展方向，为读者提供对这一领域的全面了解。
NLP (Natural Langunge Possns,自然语言处理)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓“自然”乃是寓意自然进化形成，是为了区分一些人造语言，类似C++、Java 等人为设计的语言。
大语言模型和传统AI的区别是，传统AI模型针对的特定的目标训练，只能处理特定问题。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】近日，来自浙大、北大、CMU和人大的研究人员提出了一种全新的音频理解与生成系统AudioGPT。不仅能够实现跨模态转换，以及音频模态的理解、生成，还能能够解决20+种多语种、多模态的AI音频任务。 最近几个月，ChatGPT、GPT-4横空出世，火爆出圈，大型语言模型 (LLM) 在语言理解、生成、交互和推理方面表现出的非凡能力，引起了学界和业界的极大关注，也让人们看到了LLM在构建通用人工智能 (AGI) 系统方面的潜力。 现有的GPT模型具有极高
机器之心专栏 机器之心编辑部 能说会唱的 AudioGPT 惊艳亮相。 最近几个月，ChatGPT、GPT-4 横空出世，火爆出圈，大型语言模型 (LLM) 在语言理解、生成、交互和推理方面表现出的非凡能力，引起了学界和业界的极大关注，也让人们看到了 LLM 在构建通用人工智能 (AGI) 系统方面的潜力。 现有的 GPT 模型具有极高的语言生成能力，是目前最为先进的自然语言处理模型之一，广泛应用于对话、翻译、代码生成等的自然语言处理领域。除了书面语言，用户在自然对话中主要使用口语 (Spoken Lan
计算机虽然有了人工智能的程序支持，但事实上也不能将其机器学习的功能等同于像人类那样。至少，到目前还不是这样。那么，向Google的图片识别或者Facebook的M应用等一类系统，它们是怎么能够理解自然
特定场景进行特定培训，这是打造更连贯、更自然的人机语音交互的一个解决途径。 “iPhone的市场占有率是多少？” —“目前80%。” “那华为的呢？” —“怎么都喜欢华为？” 以上是发生在镁客君与某一语音交互机器人之间的对话。 你来我往之间 那些令人“头痛”的瞬间 在日常生活中，通过语音交互技术，我们能够与机器人进行交流，比如苹果的Siri亚马逊的Alexa，或者是让机器人实时控制一些家居产品，比如智能音响；在办公时间，借助于语音交互技术，我们也能够直接口头交代语音助理一些工作，从而提升工作效率，比如微软的
自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。
大型语言模型（LLM）已经得到了学术界和产业界的广泛关注，而为了开发出好用的 LLM，适当的评估方法必不可少。现在，一篇有关 LLM 评估的综述论文终于来了！其中分三方面对 LLM 评估的相关研究工作进行了全面的总结，可帮助相关研究者索引和参考。
Author：Shanshan Liu , Xin Zhang , Sheng Zhang , Hui Wang , Weiming Zhang
情感分析是一种自然语言处理技术，旨在识别和理解文本中表达的情感、情绪和情感倾向。它利用计算机算法和模型来分析文本中的情感表达，以确定文本的情感状态，例如正面、负面或中性。情感分析可以帮助我们理解人们在文本中表达的情感态度，从而揭示用户对产品、服务、事件或主题的情感倾向和观点。 情感分析在自然语言处理领域具有重要性和广泛应用。首先，情感分析可以帮助企业了解用户对其产品和服务的情感反馈。通过分析用户在社交媒体、在线评论和调查问卷中的情感表达，企业可以了解用户对其产品的喜好、满意度和不满意度，从而进行改进和优化。 其次，情感分析在舆情监测和品牌管理中发挥关键作用。通过分析公众对特定事件、品牌或产品的情感反馈，可以及时了解公众对品牌形象的看法，从而进行舆情应对和品牌形象的管理。此外，情感分析在社交媒体挖掘、市场调研和消费者洞察方面也具有广泛的应用。通过分析用户在社交媒体平台上的情感表达，可以了解用户对不同产品、话题和事件的看法和情感态度，为市场调研和推广活动提供有价值的信息。 本文旨在介绍情感分析的概念和定义，强调情感分析在自然语言处理领域的重要性和应用广泛性。同时，我们将探讨情感分析的方法和技术，分析其在不同领域的应用，并讨论情感分析面临的挑战和未来发展方向。
2022年 11 月 30 日，OpenAI 实验室创始人兼 CEO Sam Altman 宣布发布聊天机器人模型：ChatGPT。ChatGPT 可以模仿人类的说话风格回答问题。很快，ChatGPT 火爆社交圈，Github 上出现了很多和 ChatGPT 相关的工具，一些工具在 Github 趋势榜单中霸榜多日。
科学研究的一个基本目标是了解因果关系。然而，尽管因果关系在生命和社会科学中发挥着关键作用，但在自然语言处理(NLP)中却没有同等的重要性，后者传统上更重视预测任务。随着因果推理和语言处理融合的跨学科研究的兴起，这种区别正开始消失。然而，关于NLP中因果关系的研究仍然分散在各个领域，没有统一的定义、基准数据集和对剩余挑战的清晰表述。
自从 BERT 被提出之后，整个自然语言处理领域进入了一个全新的阶段，大家纷纷使用 BERT 作为模型的初始化，或者说在 BERT 上进行微调。BERT 的优势就在于使用了超大规模的文本语料，从而使得模型能够掌握丰富的语义模式。
想象一下自己正在进行一个非常好的数据科学项目，还为了获得较好的结果用了最前沿的数据库。然后几天后，新一代前沿框架的出现，导致现有模型已经落后了。
下面的鱼骨图就是个人整理的NLP相关的一个学习路线，某种意义上可以理解为一个知识体系，本文将尽量结合示例简单的去描述一下这些基本概念。
当我们谈到脑筋急转弯时，很多人都会感到兴趣和好奇。脑筋急转弯是一种智力游戏，可以锻炼我们的思维能力以及解决问题的能力。然而，对于许多人来说，脑筋急转弯也是一项相当具有挑战性的任务。在这个过程中，我们需要运用逻辑推理、上下文理解等能力才能解决问题。
今年早些时候，谷歌发布了AutoML自然语言(AutoML Natural Language)，这是其Cloud AutoML机器学习平台向自然语言处理领域的扩展。
对话式AI是当前AI领域最火热的细分领域之一，其中自然语言处理（NLP）是最为困难的问题之一。
AI 行业应用是一片新的大陆，深度学习作为新大陆的基石，经历了一轮又一轮突破。过去十年，在计算机视觉、语音识别、棋类 AI 等计算和感知智能技术上，深度学习率先取得成功。而最近深度学习在认知智能/自然语言处理上的进展，特别是 Transformer 衍生模型加上两阶段预训练语言模型范式的成功，正在将自然语言处理变成人工智能下一个最有可能的突破口。
AI 科技评论按：本文是追一科技潘晟锋基于谷歌论文为 AI 科技评论提供的解读稿件。
雷锋网 AI 科技评论按：本文是追一科技潘晟锋基于谷歌论文为 AI 科技评论提供的解读稿件。
机器之心发布 机器之心编辑部 机器之心《2020-2021 全球 AI 技术趋势发展报告》节选：顶会趋势（NeurIPS）分析。 2021 年伊始，机器之心发布《2020-2021 全球 AI 技术趋势发展报告》，基于顶会、论文及专利等公共数据、机器之心专业领域数据仓库，通过数据挖掘定位七大趋势性 AI 技术领域。 此外，该报告还邀请了近 100 位专家学者通过问卷调查，形成对这七大技术领域近年发展情况、成熟度与未来趋势的综合总结，并基于 2015-2020 年间的开源论文与专利语料，结合机器之心自有的新闻
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…
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
