腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP）深度整合了腾讯内部顶级的NLP技术，依托千亿级中文语料累积，提供18项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、敏感审核、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。可广泛应用于用户评论情感分析、互联网文本敏感审核、资讯热点挖掘、电话投诉分析等场景，满足各行各业的文本智能需求。
本文简要介绍了自然语言处理中极其重要的句法分析，并侧重对依存句法分析进行了重点总结，包括定义、重要概念、基本方法、性能评价、依存分析数据集，最后，分享了一些流行的工具以及工具实战例子。
时间飞逝，7天的国庆小长假还没有玩儿够呢，就已经结束了！假期如龙卷风般走得飞快，但我还是不愿意相信这居然是真的！我爱我的祖国，我愿意天天给亲爱的祖国过生日！
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”。
自然语言处理中的知识获取问题 哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心 1. 引言 随着人工智能从感知智能向认知智能升级，自然语言处理（英文为Natural Language Processing，简称NLP）的重要性日益凸显。当前，一方面NLP受到大数据和深度学习的双轮驱动，在各项关键技术方面都有不同程度的进步，另一方面NLP渗透到各个行业，与教育、医疗、法律等知识服务型行业深度整合，同时以虚拟/实体机器人等新型应用模式与线下服务对接。本文聚焦前一话题，试图以知识获取方式的演进为主线，勾勒自然语言处理
《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
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。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2022年7月，Meta（原Facebook）AI 发布了一个大规模机器翻译模型NLLB-200，该模型在神经网络架构上混合了稠密和稀疏神经网络，参数规模达545亿，在覆盖202种语言、2440个语向的180亿平行句对上进行训练，训练后的单一模型可支持所有覆盖语言之间的的自动翻译（即202X201=40602个语向的互译）。 该模型的名字是英文No Language Left Behind的缩写，体现了机器翻译实现世界上所有语言互译的美好愿景。 历经7
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
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
自然语言处理（Natural Language Process，简称NLP），是一款基于人工智能技术，为各行各业的企业和开发者提供的针对文本智能化分析及处理的云服务，意在帮助用户高效处理文本数据，实现数字化和智能化转型。
大家新年好呀，在《 数据科学家成长指南(上) 》中已经介绍了基础原理、统计学、编程能力和机器学习的要点大纲，今天更新后续的第五、六、七条线路：自然语言处理、数据可视化、大数据。
2022年7月，Meta（原Facebook）AI 发布了一个大规模机器翻译模型NLLB-200，该模型在神经网络架构上混合了稠密和稀疏神经网络，参数规模达545亿，在覆盖202种语言、2440个语向的180亿平行句对上进行训练，训练后的单一模型可支持所有覆盖语言之间的的自动翻译（即202X201=40602个语向的互译）。 该模型的名字是英文No Language Left Behind的缩写，体现了机器翻译实现世界上所有语言互译的美好愿景。 1 历经70载，机器翻译进入 深度学习驱动时代 机器翻译诞生于
不管学界还是业界，对自然语言处理的谈论越来越多，更有甚者，自然语言处理被上升到战略层面。
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…
ChatGPT掀起的NLP大语言模型热浪，不仅将各家科技巨头和独角兽们推向风口浪尖，在它背后的神经网络也被纷纷热议。但实际上，除了神经网络之外，知识图谱在AI的发展历程中也被寄予厚望。自然语言处理是如何伴随人工智能各个流派不断发展、沉淀，直至爆发的？本文作者将带来他的思考。 作者 | 王文广 出品 | 新程序员 自ChatGPT推出以来，不仅业内津津乐道并纷纷赞叹自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）大模型的魔力，更有探讨通用人工智能（Artificial gene
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。
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
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 实验室窗外 上海人工智能实验室是我国人工智能领域新型科研机构，开展战略性、原创性、前瞻性的科学研究与技术攻关，目标建成国际一流的人工智能实验室，成为享誉全球的人工智能原创理论和技术的策源地。 实验室网址： www.shlab.org.cn 研究方向 人工智能基础理论、人工智能基础软件和基础硬件系统、人工智能核心技术、人工智能开放平台、人工智能应用、人工智能伦理与政策 我们的优势 全球顶尖的AI科研团队 由汤晓鸥、姚期智、陈杰领衔，通过全职、全时双聘等灵活合作方式，
大家好，今天开始和大家分享，我在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的一些学习经验和心得体会。
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
大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术实际上也就是这几年发展起来的，特别像图神经网络在这两年间取得了飞速的发展。 我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的新的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。但很多时候你会发现，花费大量的时间在零零散散的内容上，但最后发现效率极低，浪费了很多宝贵的时间。 为了迎合大家学习的需求，我们重磅推出了《自然语言处理训练营》（一定要看到最后），主要有两个目的： 1. 对
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。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
自然语言处理（Natural Language Processing，缩写作 NLP）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，被广泛应用于聊天机器人、机器翻译和搜索引擎等场景。为帮助大家更好地理解NLP技术，腾讯云大学为大家整理了大咖课程《探索 NLP 自然语言处理》的回顾，帮助大家更好地理解NLP自然语言处理技术。
经过60余年的发展，人们已经研发了各种各样自然语言处理技术，这些纷繁复杂的技术本质上都是在试图回答一个问题：语义在计算机内部是如何表示的？ 根据表示方法的不同，自然语言处理技术共经历了四次范式变迁，分别是小规模专家知识、大规模语料库统计模型、大规模语料库深度学习和大规模预训练语言模型。 特别是在2010 年之后，随着基于深度神经网络的表示学习方法的兴起，该方法直接端到端地学习各种自然语言处理任务，不再依赖人工设计的特征。深度学习可以有效地避免统计学习方法中的人工特征提取操作，自动地发现对于目标任务有效的表示
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
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语言承载了人类的思考和文明，我们在日常生活中，使用语言来表达自我、和其他人进行沟通。而在人工智能的世界里，开发者们也拥有一项与机器进行沟通的“法宝”，那就是NLP。 NLP的全称是“自然语言处理”（Natural Language Processing）。微软创始人比尔盖茨曾经表示，“语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠“。如何让机器听懂人话，与人交互，甚至是理解人的情感和文化，就是NLP要做的事情，也是当前人工智能领域亟需成长和突破的行业难点。 关于腾讯知文 腾讯云自然语言处理深度整合了腾讯内部
AI 科技评论消息，12 月 9 日上午，被誉为「中国智能科学技术最高奖」的吴文俊人工智能科学技术奖在苏州举行颁奖典礼。本届吴文俊人工智能奖共对 70 项人工智能成果授奖，包括吴文俊人工智能最高成就奖 1 项，吴文俊人工智能杰出贡献奖 1 项，吴文俊人工智能自然科学奖 14 项，吴文俊人工智能技术发明奖 13 项，吴文俊人工智能科技进步奖 18 项、吴文俊人工智能科技进步奖企业技术创新工程项目 11 项、吴文俊人工智能科技进步奖科普项目 1 项，吴文俊人工智能优秀青年奖 11 项。这 70 个获奖项目覆盖 56 所高校、48 家企业和 7 家研究院所。
2019年9月7日，云+社区（腾讯云官方开发者社区）主办的技术沙龙——AI技术原理与实践，在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家，在现场与开发者们面对面交流，并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。 NLP 自然语言处理技术想必大家都不陌生，NLP 可以说是 AI 领域内落地实践最广的技术之一。此次分享，将会从腾讯云NLP技术和能力矩阵出发，浅谈NLP背后的算法、原理及架构。以及在工程实践中，如何应用 NLP 来保障服务的高效及快速迭代。
自然语言理解（NLP）素有“人工智能皇冠上的明珠”盛誉，这也意味着语言与知识等认知层面的技术突破将进一步促进AI深入发展。
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP），正式发布 v1.0 版本。产品依托于海量中文语料累积，全面覆盖了从词法、句法到篇章等各个粒度的NLP能力。其中，词法分析包括智能分词、命名实体识别等；句法分析包括文本纠错、句向量等；篇章分析包括情感分析、敏感词识别、文本审核等。
// 把闸拉了，今天谁也别想加班！ // 又是一年1024，又是一年程序员节 电子工业出版社博文视点联合当当网为奋战了一整年的猿媛们 奉上一份安慰购书大礼包 ◆ 当当网计算机图书全场5折封顶 ◆ 粉丝专属优惠码 满200减50 UPY578 满300减80 SF5R86 买的越多优惠越大 犹豫什么 囤它！ ---- 使用渠道：当当小程序或APP 使用时间：10/20-10/24 仅限当当自营科技类图书 结算时输入优惠码： 满200减50 UPY578 满300减80 SF5R86 进入下
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab采用了篇章理解模型和关联图模型，以深度学习架构为基础，通过大规模数据的训练，能够更精准地理解篇章的语义，解决实体的歧义性，并将整篇文章的所有重要信息一起建模到一个图结构当中，整体求解以达到全局最优。TopBase是腾讯AI Lab建设的知识图谱，涵盖50多个领域，亿级实体，10亿级三元组，并已广泛应用到天天快报、微信看一看和微信搜索等业务中。
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab在比赛中采用了深度学习架构和篇章理解模型等技术，具有较高的准确性和效率。同时，腾讯AI Lab还建设了一个名叫TopBase的知识图谱，涵盖50多个领域，并已广泛应用到多个业务中。
本文介绍了一项基于人工智能技术的中文语法错误自动诊断大赛，该大赛由阿里巴巴举办。大赛的参赛团队需要使用人工智能算法自动诊断中文语法错误，并提高准确率和细致程度。阿里巴巴的AI团队在比赛中获得了冠军，其AI技术在中文语法错误诊断上表现出色，准确率和细致程度都达到了接近甚至超乎人类的水平。
同步发表于：本人所属公司博客<知盛数据集团西安研发中心技术博客> https://blog.csdn.net/Insightzen_xian/article/details/81168829
新媒体管家 在刚刚过去的由神策数据举办的年度数据分析行业盛会—— 2017 数据驱动大会上，达观数据创始人兼CEO陈运文，作为自然语言处理领域的专家受邀出席了本次会议。并在人工智能分论坛上进行了题为《
大家都知道NLP近几年非常火，而且相关技术发展也特别快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中，这也推动了NLP在产业中的持续落地，以及行业对相关人才的需求。于是很多人欲转行NLP。 但是最近有同学私信我，NLP很难学，这条路能坚持走吗？ 对于这位朋友的问题，我想从两方面开始回答。 NLP学起来不容易 01 很多大多数欲从事NLP相关工作的同学，往往都是通过自学的方式来进行学习，但是这样很明显的问题是： 1. 虽然学习了解了很多算法模型，但是技术深度和宽度的理解是比较薄
摘自AMiner 机器之心整理 参与：李亚洲、思源 自然语言处理是现代技术最重要的组成部分之一，而最近清华大学和中国工程院知识智能联合实验室发布一份非常全面的 NLP 报告。该报告从 NLP 的概念介
背景 最近项目中有一个需求，希望分析用户对某些商品的评论，以推测用户对这些商品的情感倾向，从而为运营人员管理这些商品提供依据。 这个问题属于自然语言处理的范畴，国外有很多这方面的论文。但我不是搞学术的，得想办法快速解决这个问题。 从网上看到一哥们通过微博分析女朋友的情绪，他的方案里包括分词的选择、情绪分析词典的选择、情绪值的计算等，但因为自己实现的效果比较差，最后废弃了自己的方案，直接选择了腾讯文智的情感分析收费服务。 因为最近研究过tensorflow，也了解到使用tensorflow参
地址 https://github.com/zibuyu/research_tao
作为国际最受关注的自然语言处理顶级会议，每年的 ACL 都吸引了大量华人学者投稿、参会。今年的 ACL 大会已是第 60 届，即将于 5 月 22-5 月 27 举办。受到疫情影响，国内 NLP 从业者参与大会受到很多限制。 为了给国内 NLP 社区的从业人员搭建一个自由轻松的学术交流平台，机器之心组织了「ACL 2022 线上论文分享会」，定档 5 月 21 日云端相聚。 本次 ACL 论文分享设置了 Keynote、 论文分享、企业招聘等环节，就业内关注的 Transformer、大规模预训练模型等
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。
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