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
作者丨维克多 编辑丨陈彩娴 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/misc/The%20Most%20Common%20Habits%
论文题目：Summarizing Chinese Medical Answer with Graph Convolution Networks and Question-focused Dual Attention
在使用Python的内建函数print作英文输出时，应用格式化输出可以对齐得很好：
当我们从网上复制了一大段文本以后，可能会发现它没有任何换行，所以放到文本处理软件里面就会缩成一行，如下图所示文章：
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于编辑距离相似度。
当前企业环境面临的攻击越来越趋于隐蔽、长期性，为了更好的针对这些攻击进行有效的检测、溯源和响应，企业通常会部署大量的检测设备。安全运营人员需要根据这些检测设备的日志和告警来对攻击事件进行检测与溯源。然而攻击技术的发展通常领先于检测设备检测能力。当新攻击技术或是新漏洞被发现时，通常是以报告的形式公开，针对这些新攻击的检测能力往往很难快速的部署到检测设备中。
需要注意的是，复读机问题是大型语言模型面临的一个挑战，解决这个问题是一个复杂的任务，需要综合考虑数据、训练目标、模型架构和生成策略等多个因素。目前，研究人员和工程师们正在不断努力改进和优化大型语言模型，以提高其生成文本的多样性和创造性。
这是2015年发表在ICLR上的论文，也是NLP中Attention机制的开山之作，Attention机制是为了解决一般的RNN Encoder-Decoder对长句子表现不佳的问题而设计的。从论文题目中我们可以看到，作者希望通过Attention机制将输入句子input和输出句子output进行"对齐"（SMT中也有所谓的词对齐模型）。但是，由于不同语言的句法语法结构千差万别，想将源句子与翻译句子严格的对齐是很困难的，所以这里的对齐实际上是软对齐（soft-alignment），也就是不必将源句子显式分割，因而又被形象地称为注意力机制（Attention Mechanism）
The Most Common Habits from more than 200 English Papers written by Graduate Chinese Engineering Students
鱼羊 编译整理 量子位 | 公众号 QbitAI 又到了一年一度论文生长（Deadline）的季节。 各位本科僧/研究僧/博士僧，你的SCI论文翻译好了吗？ 投稿之前，总少不得再给文章润色一番，可作为非母语写作者，语法、惯用语的坑多少是有点防不胜防。 花钱请人编辑，价格昂贵不说，对方又常常存在不熟悉研究本身、无法辨别专业用语错误的问题。 倘若你也有此烦恼，这里有份“中国学生英文写作指南”，不来看一看吗？ 作者Felicia Brittman（下文简称费姐）曾在上海交通大学做过访问学者。而这份“写作指南”，
用以表示在翻译第二个单词时，要分别放多少注意力在前三个单词上。并且前一步翻译的输出也会作为下一步的输入。
众所周知，中文输入法是一个历史悠久的问题，但也实在是个繁琐的活，不知道这是不是网上很少有人分享中文拼音输入法的原因，接着这次NLP Project的机会，我觉得实现一发中文拼音输入法，看看水有多深，结果发现还挺深的，但是基本效果还是能出来的，而且看别的组都做得挺好的，这次就分 享一下我们做的结果吧。 （注：此文假设读者已经具备一些隐马尔可夫模型的知识）
CNN的感受野受卷积核大小的限制，导致了CNN实际上是一种Local的信息建模；而Self-Attention（SA）是将每个位置和所有位置计算attention weight，考虑了每个点之间的联系，因此SA是一种Global的建模。
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活，也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活，是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记，从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 编码器-解码器结构在多个领域展现出先进水平，但这种结构会将输
英汉两种语言在句法、词汇、修辞等方面均存在着很大的差异，因此在进行英汉互译时必然会遇到很多困难，需要有一定的翻译技巧作指导。常用的翻译技巧有增译法、省译法、转换法、拆句法、合并法、正译法、反译法、倒置法、包孕法、插入法、重组法和综合法等，这些技巧均可用于口笔译中。 1增译法：指根据英汉两种语言不同的思维方式、语言习惯和表达方式，在翻译时增添一些词、短句或句子，以便更准确地表达出原文所包含的意义。这种方式多半用在汉译英里。汉语无主句较多，而英语句子一般都要有主语，所以在翻译汉语无主句的时候，除了少数可用英语无
在 Reddit 上，有网友截图显示，在 Google 翻译中当某些语种的词汇翻译成英语时，输出的却是毫无由头的宗教语言。比如键入 19 个 dog，将其从毛利语翻译成英语时，输出的却是“距离十二点的世界末日时钟还差三分钟，我们正在经历世界上的人物和戏剧性发展，这预示着我们正在无线接近末日，耶稣回归时日将近。”
深度神经网络是在困难的学习任务中取得卓越性能的强大模型。尽管拥有大量的标记训练集，DNN就能很好地工作，但是它们并不能用于将序列映射到序列。在本文中，我们提出了一种通用的端到端序列学习方法，它对序列结构作出最小的假设。我们的方法使用多层长短期记忆网络(LSTM)将输入序列映射到一个固定维度的向量，然后使用另一个深层LSTM从向量中解码目标序列。我们的主要结果是，在WMT 14数据集的英法翻译任务中，LSTM的翻译在整个测试集中获得了34.8分的BLEU分数，而LSTM的BLEU分数在词汇外的单词上被扣分。此外，LSTM人在长句上没有困难。相比之下，基于短语的SMT在同一数据集上的BLEU得分为33.3。当我们使用LSTM对上述系统产生的1000个假设进行重新排序时，它的BLEU分数增加到36.5，这接近于之前在这项任务中的最佳结果。LSTM还学会了对词序敏感、并且对主动语态和被动语态相对不变的有意义的短语和句子表达。最后，我们发现颠倒所有源句(而不是目标句)中单词的顺序显著提高了LSTM的表现，因为这样做在源句和目标句之间引入了许多短期依赖性，使得优化问题变得更容易。
近日，有道发布了一项全新的翻译服务——人机翻译，通过自研的神经网络翻译技术（YNMT），让翻译的价格创了新低。 早在2011年，有道就推出了专业的人工翻译服务，这项服务由具有翻译资格的译员提供高质量的翻译结果。 而比起纯粹的人工翻译，此次发布的有道人机翻译最大的不同之处在于它把有道神经网络翻译（Youdao Neural Machine Translation,YNMT）和专业人工翻译结合在了一起，处理翻译需求时，首先由YNMT进行初步翻译，在机器翻译结果的基础上，由专业译员对初译结果进行编辑润色，大幅度提
目前，最先进的机器翻译系统基于编码器-解码器架构，首先对输入序列进行编码，然后根据输入编码生成输出序列。两者都与注意机制接口有关，该机制基于解码器状态，对源令牌的固定编码进行重新组合。
问题：对于每个句子，短句相比于长句，吸收同样的n个词噪音，更可能导致类别标签发生变化。
【导读】本篇文章将介绍如何使用Keras（一个非常受欢迎的神经网络库来构建一个Chatbot）。首先我们会介绍该库的主要概念，然后将逐步教大家如何使用它创建“是/否”应答机器人。我们将利用Keras来实现Sunkhbaatar等人的论文“End to End Memory Networks”中的RNN结构。
序列到序列（seq2seq）模型给机器翻译领域带来了巨大变革，并成为多种文本生成任务的首选工具，如文本摘要、句子融合和语法纠错。模型架构改进（如 Transformer）以及通过无监督训练方法利用大型无标注文本数据库的能力，使得近年来神经网络方法获得了质量上的提升。
实际上，在Python里面，两个字符串之间如果只有 空格或者 空格+换行符，那么Python会自动把这两个字符串拼成一个，例如：
在Python中，如果要判断一个字符串是否在另一个字符串里面，我们可以使用 in关键字，例如：
编辑｜Vincent，Emily 近日，一位网友在知乎提问：谷歌翻译这几个月的进化速度突然加快是什么原因？问题链接： https://www.zhihu.com/question/55915702/answer/282532687 他描述道：曾经的印象中，谷歌翻译只是用来翻译单词、用来对文段粗解大意的。今天查文献的时候，一时懒得一个个查单词了（几乎都是专业英语），就扔给了谷歌翻译，结果产生了以下效果： 📷 从上图可以看得出，这一段文字不仅翻译通顺，而且句子中的中文语法也更加符合中国人的语言习惯，而并非像原来
在本文中，我们将看到如何创建语言翻译模型，这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。
本文是对计算所冯洋组和腾讯微信AI团队共同完成，被 AAAI2020 录用的论文《Minimizing the Bag-of-Ngrams Difference for Non-Autoregressive Neural Machine Translation》进行解读，相关工作已开源。
选自medium 作者：Ozan Çağlayan 机器之心编译 参与：蒋思源、Smith 本文总结了最近发表的论文「神经机器翻译的六大挑战（Six Challenges for Neural Machine Translation）」，并希望读者能看到神经机器翻译的不足和未来的发展方向。 该论文论述的神经机器翻译（NMT）六大挑战：领域误匹配、训练数据的总量、生僻词、长句子、词对齐和束搜索（beam search）。 Nematus 和 Moses 都是使用 WMT 和 OPUS 数据集训练 NMT 和
在本文中，我们将看到如何创建语言翻译模型，这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq体系结构通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。
前天我们翻译了微软关于NLP（自然语言处理）的PPT的概览部分，今天我们为大家带来了这份PPT的第二部分：同上次一样，我们将翻译内容放在图里的同时也写在了下面，大家可点开大图，也可按需自行查阅底部文字
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析。
机器翻译（Machine Translation, MT）是人工智能领域的一项关键技术，旨在实现不同语言之间的自动翻译。自从20世纪中叶首次提出以来，机器翻译已从简单的字面翻译演变为今天高度复杂和精准的语义翻译。这项技术的发展不仅彻底改变了全球信息交流的方式，而且对于经济、政治和文化交流产生了深远影响。
当然，针对不同业务场景，这些问题并不一定全部存在，比如输入法中需要处理前四种，搜索引擎需要处理所有类型，语音识别后文本纠错只需要处理前两种， 其中’形似字错误’主要针对五笔或者笔画手写输入等。
作者：Greg Mehdiyev, Ray Hong, Jinghan Yu, Brendan Artley翻译：陈之炎校对：ZRX 本文约2800字，建议阅读12分钟本文由Simon Fraser大学计算机科学专业硕士生撰写并维护，同时这也是他们课程学分的一部分。 本博由Simon Fraser大学计算机科学专业硕士生撰写并维护，同时这也是他们课程学分的一部分。 想了解更多关于该项目的信息，请访问： sfu.ca/computing/mpcs 简介 看到这张照片时，首先映入眼帘的是什么？相信大多数人的眼
面向过程的思维模式是简单的线性思维 ，思考问题首先陷入第一步做什么、第二步做什么的细节中。这种思维模式适合处理简单的事情，比如：上厕所。
在大数据时代，海量的文本数据需要进行自动化处理和分析。文本分类和标注是自然语言处理领域的重要任务，它们可以帮助我们对文本数据进行整理、组织和理解。今天我们就介绍一下如何使用Python和自然语言处理技术实现文本分类和标注，并提供一些实用的案例和工具。
一旦你开始写一篇文章或博客文章，如何润色它才能让读者渴望阅读它？在我们的系列文章的第二部分中获得一些提示。
计算句子概率值的工具就是语言模型，但是随着句子长度的逐渐增大，语言模型会遇到下面两个问题：
本教程将手把手地带你了解如何训练一个Transformer语言模型。我们将使用TensorFlow框架,在英文Wikipedia数据上预训练一个小型的Transformer模型。教程涵盖数据处理、环境配置、模型构建、超参数选择、训练流程等内容。
tf.nn.rnn_cell.LSTMCell.__init__(num_units, input_size=None, use_peepholes=False, cell_clip=None, initializer=None, num_proj=None, num_unit_shards=1, num_proj_shards=1, forget_bias=1.0, state_is_tuple=False, activation=tanh) num_units: cell输出的维数（一个lstm的
【导读】自科幻电影诞生以来，社会一直对人工智能着迷。 每当我们听到“AI”一词时，我们的第一个想法通常是电影中的未来机器人，如终结者和黑客帝国。尽管我们距离可以自己思考的机器人还有几年的时间，但在过去几年中，机器学习和自然语言理解领域已经取得了重大进展。 个人助理（Siri / Alexa），聊天机器人和问答机器人等应用程序真正彻底改变了我们与机器和开展日常生活的方式。自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）是人工智能发展最快的应用之一，因为人们越来越需要理解和从语言中获得意义，其中含有大量含糊不清的结构。 根据Gartner的说法，“到2019年，自然语言生成将成为90％的现代BI和分析平台的标准功能”。 在这篇文章中，我们将讨论NLG成立初期的简短历史，以及它在未来几年的发展方向。
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】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在做文本挖掘的时候，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但是也有时候需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 分词的基本原理 现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容
作者 | James Cleaver 译者 | 王强 策划 | 万佳 错误消息的领域涉及很多方面的内容。它们需要将 UX 领域的几乎所有元素（信息、说明、界面、微文案）结合起来，并且用几句话将这些信息阐述清楚。所有这些元素都是为了一个共同的目标：在出现问题时帮助用户。 错误消息需要快速、清晰地通知、指导和引导用户 但上面的说法还是太简单了，因为错误消息还需要包含以下内容： 你的站点或系统的结构：用户和开发人员都不希望看到无穷无尽、含义各异的文本字符。所以你需要考虑为之编写错误消息的系统上下文。你需要找出系
由于计算机无法识别 文本语言，所以需要将文本数字化，one-hot 方法最早的一种将 文本数字化的方法。
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