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。
选自 einstein.ai 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、蒋思源 自然语言处理（NLP）这个领域目前并没有找到合适的初始化方法，它不能像计算机视觉那样可以使用预训练模型获得图像的基本信息，我们在自然语言处理领域更常用的还是随机初始化词向量。本文希望通过 MT-LSTM 先学习一个词向量，该词向量可以表征词汇的基本信息，然后再利用该词向量辅助其它自然语言处理任务以提升性能。本文先描述了如何训练一个带注意力机制的神经机器翻译，其次描述了如何抽取该模型的通用词向量与将其应用于其它任务的性能。
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。
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，
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得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。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
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
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。
本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程大纲为：
【导读】自然语言处理，即Nature Language Processing，一般简称为“NLP”，是人工智能领域的热点及微软赖以生存的技术。微软亚洲研究院副院长、ACL主席周明博士以《自然语言处理前沿技术》为题就NPL对微软的作用，及NPL的历史和未来进行了讲解与讨论。 人工智能的“新浪潮”已经来临 要想了解自然语言处理，就不得不先了解人工智能。人工智能（AI）技术作为当前最炙手可热的词汇，定是耳熟能详，但人工智能究竟是什么呢？ 人工智能主要包括以下三个层次： 第一是运算智能：即记忆、计算的能力，这一点机
ChatGPT 是一个基于人工神经网络技术的自然语言处理模型，由 OpenAI 开发。它可以理解和生成自然语言，用于进行对话、翻译、文本摘要等任务。ChatGPT 是目前最先进的自然语言处理模型之一，它使用了大量的预训练数据和深度学习算法来实现高质量的自然语言处理能力。
论文：Dependency or Span, End-to-End Uniform Semantic Role Labeling
10月8日，北京智源人工智能研究院在清华大学FIT楼举行了“‘自然语言处理’重大研究方向暨‘北京智源-京东跨媒体对话智能联合实验室’”发布会 。
NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法。本文整理了NLP领域常用的16个术语，希望可以帮助大家更好地理解这门学科。
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
摘要：命名实体识别是从文本中识别具有特定类别的实体，例如人名、地名、机构名等。命名实体识别是信息检索，查询分类，自动问答等问题的基础任务，其效果直接影响后续处理的效果，因此是自然语言处理研究的一个基础问题。 引言 命名实体识别（Named Entity Recognition，后文简称NER）是指从文本中识别具有特定类别的实体（通常是名词），例如人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息检索，查询分类，自动问答等问题的基础任务，其效果直接影响后续处理的效果，因此是自然语言处理研究的一个基础问题。 传
自然语言处理（NLP）或者计算语言学是信息时代最重要的技术之一。从网络搜索、广告、电子邮件到客户服务、语言翻译、虚拟代理、医疗报告等，NLP 的应用几乎无处不在。近年来，深度学习（或神经网络）在许多 NLP 任务上达到了非常高的性能，使用单个端到端神经模型就能完成许多任务，不再需要特定于任务的特征工程。
【新智元导读】 微软几乎所有和 AI 相关的重要产品，背后都体现了 NLP 技术的重要性，这也是微软亚洲研究院深耕已久的领域。微软亚洲研究院副院长、ACL主席周明博士以《自然语言处理前沿技术》为主题，分享了微软对包括神经网络翻译、聊天机器人、阅读理解等板块在内的 NLP 领域的思考，并接受了新智元等媒体的采访。周博士指出，“语言智能是人工智能皇冠上的明珠”，他认为目前 NLP 技术的发展呈现出六大趋势，同时为大家阐述了未来的 NLP 技术的六大研究方向。 自然语言处理对于微软有多重要？ 微软几乎所有和 AI
https://github.com/glemaitre/pyparis-2018-sklearn/blob/master/notebook.ipynb
一周的时间转瞬即逝，今天作者给大家分享一下最近收集关于自然语言处理的一些资料，与大家分享，记得保存喲~不然到期了你还得给我要，^_^
国际权威研究机构Gartner最新发布2022年度《Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services》研究报告： 腾讯位列“挑战者“象限！ 至此，腾讯连续三年入选Gartner云AI开发者服务魔力象限，为中国云厂商中唯一。 同时，腾讯在计算机视觉方面获得了全球第二的评分排名，再次印证了腾讯云在云AI开发者服务领域的国际领先地位。 ○作为该领域领先的“挑战者”，腾讯将其丰富的人工智能资源用于游戏、视觉和其他服务，不断创新与完善服务能力； ○ 同时开发了CAIDS（
今天突然看到有人留言说，原来和大家分享的资料网盘链接根本打不开，今天才看到，这里要和大家说句抱歉。为此作者今天重新整理了一下，希望大家能及时的保存。
结构化数据：指可以按某种数据结构组织的数据，比如字母、数字、货币、日期 非结构化数据：指没有按照预定义的方式组织或缺少特定数据模型的数据，比如文章、演示文稿、电子邮件、日志等 结构化数据易于处理，传统计算机可以代替人工高速处理这类结构化数据。然而实际上大多数数据都是非结构化的，而且非结构化数据比结构化数据具有更大的信息量。在人工智能出现后，对非结构化数据的处理进行了探索，并取得了一定成效。
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。
接下来，小编将会系统地推送斯坦福大学Richard Socher教授的最新课程：深度学习和自然语言处理。
机器之心专栏 机器之心编辑部 复旦大学自然语言处理实验室发布模型鲁棒性评测平台 TextFlint。该平台涵盖 12 项 NLP 任务，囊括 80 余种数据变形方法，花费超 2 万 GPU 小时，进行了 6.7 万余次实验，验证约 100 种模型，选取约 10 万条变形后数据进行了语言合理性和语法正确性人工评测，为模型鲁棒性评测及提升提供了一站式解决方案。 项目地址：https://github.com/textflint 官方网站：http://textflint.io 论文链接：https://arx
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。
【导读】斯坦福大学《自然语言处理》经典课程，于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程，由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课。 网址链接：
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
人工智能发展迅速，近几年自然语言处理已经成为热门研究方向，根据这些会议和期刊上近10年发表论文的引用情况（根据Goolge Scholar）生成了高引学者列表，供大家收藏参考学习。
近年来，面向民用领域典型应用而开发的智能算法模型层出不穷，如智慧城市、智能办公、无人驾驶等，有一些已经取得了很好的应用效果。
对话机器人很多，像Siri，小冰，度秘，Allo都能在你有空的时候跟你贫贫嘴，不过随着厂家和用户意识到凭空做出一个高度通用的对话机器人是非常不现实的，对话机器人的姿态也发生细微的变化——厂家们试图从某些垂直领域开始入手深根，并且从纯聊天功能发展到这个对话机器人能为用户完成什么指定的任务功能。一下子为“只说不做” 的对话机器人找到了一个新的场景。 不过，这个全新升级的对话机器人，重心移向代替人决策，并帮用户完成任务。 它如何听懂用户想做什么事情？如何做到聊天过程中都不能达到的Human like leaer
全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）将于 6 月底在深圳举办，其中哈尔滨工业大学刘挺教授 将担任自然语言处理专场主席。
机器之心报道 编辑：泽南 又到了人们喜闻乐见的显卡对决时间。 虽然如今人们用来训练深度学习的 GPU 大多出自英伟达，但它旗下的产品经常会让人在购买时难以抉择。 去年 12 月，英伟达将专业图形加速显卡产品线更新至安培架构，其中最高端的 RTX A6000 是最被人关注的一款。 在基本规格上，A6000 基于完整的 GA102 GPU 核心打造，内建 10752 个 CUDA 核心和第三代 Tensor Core，单精度浮点性能达到了 38.7 TFLOPs。它的显存容量达到 48GB，类型是 GDDR6
选自machine learning mastery 机器之心编译 参与：刘晓坤、蒋思源 深度学习正在给自然语言处理带来巨大的变革。但是，作为一个初学者，要从哪里起步才好呢？深度学习和自然语言处理都是很宽泛的领域。哪些方面才是最重要的，还有，深度学习又是从哪个层面深刻影响了 NLP 呢？ 看完这篇文章之后，你将会知道： 给自然语言处理领域带来最深刻影响的神经网络结构； 深度学习可以对自然语言处理的各个层面制定学习任务； 密集词汇表示的重要性和学习表示的方法。 让我们开始吧。 概览 这篇文章将分成 12
【AI100 导读】经历三起三落之后，AI 又火了！这一届的 AI 前景看起来仿佛还不错，能不能结出几个好果子？到底哪几个方向是靠谱的？一起来分析一下。 1974年，AI 陷入第一次寒冬。马文·明斯基在此前五年发表的《感知机》一书几乎将神经网络和联结主义学派斩杀殆尽。英国爵士莱特希尔（Sir James Lighthill）发表的报告称 AI 研究“目标华而不实”，“只能用来过家家”，“没有哪一个成果是用别的科学手段做不到的”。DARPA 也几乎完全停止了对 AI 项目的资助，几年前还在“愈演愈烈的自吹自
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
从吴军的新书，得知有一个37%幸福规则，是科学家经过大量数据分析总结而来的，大意如下：
AI 科技评论按：比尔·盖茨曾说过，「语言理解是人工智能皇冠上的明珠」，沈向洋博士也说过「懂语言者得天下」。自然语言理解处在认知智能最核心的地位。它的进步会引导知识图谱的进步，会引导对用户理解能力的增强，也会进一步推动整个推理能力。自然语言处理的技术会推动人工智能整体的进展，从而使得人工智能技术可以落地实用化。 微软亚洲研究院副院长周明博士围绕这一观点有过不少系统的阐述。不论是在微软大厦举行的自然语言处理前沿技术分享会活动上，或是近日举办的 EmTech China 峰会上，周明博士围绕自然语言四个方面的进
AI 科技评论按：AAAI 2019 已于月初落幕，国内企业也在陆续公布自家被录用论文名单。本届大会共收到 7700 余篇有效投稿，其中 7095 篇论文进入评审环节，最终有 1150 篇论文被录用，录取率为 16.2%。
one-hot是一种简单的词编码方式，它包含每个词在句子中的位置信息，看下面的简单示例
近日，微软亚洲研究院（MSRA）副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上，与大家讲解了自然语言处理（NLP）的最新进展，以及未来的研究方向，以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写，略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。近年来，周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰（中国）、Rinna（日本）、Zo（美国）等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文（包括50篇以上的ACL文章），拥有国际发明专利40余项。 MSRA在机器翻
近日，微软亚洲研究院（MSRA）副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上，与大家讲解了自然语言处理（NLP）的最新进展，以及未来的研究方向，以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写，略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。近年来，周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰（中国）、Rinna（日本）、Zo（美国）等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文（包括50篇以上的ACL文章），拥有国际发明专利40余项。 微软亚洲研究院
深度学习（Deep Learning）技术对自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）领域有着巨大的影响。
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。
本文基于 NLP 的基础知识，全方位介绍了 NLP 随着深度学习和神经网络的应用所取得的进展。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 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70载，机器翻
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
雷锋网 AI 研习社按：近期由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办的全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）将于 6 月底在深圳举办，其中哈尔滨工业大学刘挺教授将担任自然语言处理专场主席。
7月19日，深圳市人工智能与机器人研究院与香港中文大学（深圳）联合主办的“全球人工智能与机器人前沿研讨会”( FAIR 2020 )在线上开幕。
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