所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。...命名实体识别是本博客中讨论的许多其他rda技术的关键预处理技术。其他命名为实体识别用例的例子包括: 在财务说明书中指明公司和基金的名称。...关系提取可用于处理非结构化文档，以确定具体的关系，然后将这些关系用于填充知识图。 例如，该技术可以通过处理非结构化医学文档来提取疾病、症状、药物等之间的关系。 7....基于摘要的摘要使用自然语言生成来改写和压缩文档。与基于提取的方法相比，这种方法更加复杂和实验性。 文本摘要可用于使人们能够快速地消化大量文档的内容，而不需要完全阅读它们。...此过程将使您熟悉这些技术，并使您的业务发起人在处理具有更高收益的更复杂的用例之前获得对它们的信心。
自然语言处理的发展 一、技术进步 1. 词嵌入 词嵌入是自然语言处理中的关键技术之一，它通过将单词映射到高维空间，使得单词之间的关系得以保留，进而使得深度学习模型能够更好地理解和生成语言。 2....智能客服 智能客服可以通过自然语言处理技术理解用户的问题，提供智能化的回答，大大提高了客服效率。 2....情感分析 情感分析可以通过自然语言处理技术分析文本中的情感倾向，为企业提供营销和广告投放的指导。 三、挑战与前景 当前自然语言处理面临许多挑战，如数据稀疏性、语义歧义性、语言特异性和可解释性等。...同时，我们也需要关注自然语言处理技术的发展对伦理和社会的影响，如隐私保护、信息泄露、机器人权利和人工智能的社会责任等问题。...我们需要制定相应的政策和法规，规范自然语言处理技术的发展，同时也需要企业和开发者关注这些伦理和社会问题，积极采取措施加以应对。
简介 作为理解、生成和处理自然语言文本的有效方法，自然语言处理（NLP）的研究近年来呈现出快速传播和广泛采用。鉴于 NLP 的快速发展，获得该领域的概述并对其进行维护是很困难的。...我们区分可以处理自然语言文本以及视觉数据、语音和音频、编程语言或结构化数据（例如表格或图表）的系统。 自然语言接口 自然语言接口可以基于自然语言查询处理数据，通常实现为问答系统或对话系统。...语义文本处理 这一高级研究领域包括试图从自然语言中获取含义并使机器能够从语义上解释文本数据的所有类型的概念。这方面最强大的研究领域之一是尝试学习单词序列的联合概率函数的语言模型。...语言学与认知 NLP 语言学与认知 NLP 处理自然语言的基础是这样的假设：我们的语言能力牢牢植根于我们的认知能力，意义本质上是概念化，语法是由用法决定的。...机器阅读理解旨在教会机器根据给定的段落确定问题的正确答案。 多语言能力 多语言处理涉及多种自然语言的所有类型的 NLP 任务，并且通常在机器翻译中进行研究。
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了
什么是NLP 自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。**自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。...**为了建设和完善语言模型，自然语言处理建立计算框架，提出相应的方法来不断的完善设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测方法。 2....数据到文本生成是指将包含键值对的数据转化为自然语言文本；文本到文本生成对输入文本进行转化和处理从而产生新的文本。 问答系统：对一个自然语言表达的问题，由问答系统给出一个精准的答案。...通常指网络有害信息的自动识别和过滤，主要用于信息安全和防护，网络内容管理等。 舆情分析：是指收集和处理海量信息，自动化地对网络舆情进行分析，以实现及时应对网络舆情的目的。...NLP任务的一般步骤 下面图片看不清楚的，可以百度脑图查看，点击链接 ? 5. 我的NLP启蒙读本 《数学之美》–吴军 6. NLP、CV，选哪个？ NLP：自然语言处理，数据是文本。
计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人之所以还被列为人工智能主要方向，也许正是因为它们尚未被解决，尚能代表“人类智能”的尊严。而我们要开展创新研究，就是要提出新的想法解决这些问题。...深度学习之所以拥有如此显赫的影响力，就在于它对于人工智能自然语言处理、语音识别、计算机视觉等各重要方向都产生了革命性的影响，彻底改变了对无结构信号（语音、图像、文本）的语义表示的技术路线。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...现在很多自然语言处理任务的Leaderboard上的最新算法，就是通过分析错误样例来有针对性改进算法的 [1]。 类比法。
在自然语言处理领域，深度学习的承诺是：给新模型带来更好的性能，这些新模型可能需要更多数据，但不再需要那么多的语言学专业知识。...关于深度学习方法有很多炒作和大话，但除了炒作之外，深度学习方法正在为挑战性问题取得最先进的结果，特别是在自然语言处理领域。 在这篇文章中，您将看到深度学习方法应对自然语言处理问题的具体前景。...自然语言处理深度学习的承诺。 2. 深度学习从业人员和研究科学家对自然语言处理深度学习的承诺有什么说法。 3. 自然语言处理的重要深度学习方法和应用。 让我们开始吧。...这些成果正在从计算机视觉和自然语言处理的一系列极具挑战性的人工智能问题中得到证实。 深度学习力量的第一次大型展现，就是在自然语言处理领域，特别是在语音识别方面。 最近的进展则是在机器翻译方面。...自然语言处理深度学习网络的类型 深度学习是一个很大的学习领域，并不是它的所有内容都与自然语言处理相关。 哪些类型的深度学习模型能提升性能？学习者在具体优化方法上很容易陷入泥沼。
导言自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、理解和生成自然语言。...自然语言处理的发展历程经历了多个阶段，从最早的基于规则的方法到后来的统计学习和深度学习方法。本文将深入探讨自然语言处理的发展历程，结合实例演示，并提供详细的代码解释，同时介绍数据处理的关键步骤。...发展阶段阶段一：基于规则的方法自然语言处理的最早阶段主要采用基于规则的方法，通过人工定义语法和规则来解析和生成文本。...这些方法通过从大量语料中学习统计规律来解决语言处理问题，提高了模型的泛化能力。阶段三：词向量与词嵌入随着深度学习的兴起，自然语言处理迎来了词向量与词嵌入的时代。...阶段四：深度学习与神经网络深度学习的广泛应用推动了自然语言处理领域的进一步发展。
今天将接续上一篇《自然语言处理》， 为大家继续介绍一些用Python处理文本的方法。 NLP主要是对文本的处理。...在更深的应用中，我们可以根据我们的需要，去处理我们想要处理的文本（比如上次提到的“购物网站中的买家评论”）。...而在开始的时候，我们一般使用NLTK中提供的语料进行练习；NLTK不仅提供文本处理的工具，而且提供了一些文本材料。...现在，如果告诉你，四个人中有两人是夫妻，那么没有读过这部小说的读者也可以根据得到的分布图猜一下，这两个人是谁。 接下来介绍一些词汇层面的处理方法。...（明确一下：这里讲“词汇层面”并不意味着这三种方法处理的对象是词汇，而是指应用这三种方法时，我们的目的与整个文本的语境基本无关。）
来源：medium 编译：陆震、夏雅薇 本文转自公众号 大数据文摘 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能范畴内的一门学科。...本文将详细介绍自然语言处理领域的一些算法的基本功能，包含一些Python代码示例。 标记化 开始自然语言处理之前，我们看几个非常简单的文本解析。...使用Python判断词性：（使用NLTK库） 你必须安装NLTK，这是一个用于自然语言处理的Python库。...想想让Alexa播放你最喜欢的歌曲是多么容易，或者Siri如何帮助你确定方向。这完全是因为NLP。计算系统中的自然语言不是噱头或玩具，而是我们生活中无缝对接计算系统的未来。...Arcadia Data刚刚发布了5.0版，其中包括我们称之为Search Based BI的自然语言查询功能。它使用了上面描述的一些数据科学和文本分析功能。
编辑 | KING 发布 | ATYUN订阅号 自然语言处理（NLP）已有数十年的历史，但是它缺乏一般的现实世界智能。机器可能擅长数学，但是很难将涉及语音和文本的语言问题转换为他最擅长的数学公式。...NLP技术在当前的时代取得的第一个突破是在2013年推出了Word2Vec算法，该算法可自动读取庞大的文本数据集，并了解该数据集内所有单词之间的关联和关系模式。...然后，Word2Vec将此信息压缩到较小的维度，以创建学习词汇的紧凑编码。这种压缩迫使单个单词相关性形成表达单词关系的逻辑模式。结果是每个单词的数学矢量，表达了该单词与压缩模式的关系。...但是，它在NLP准确性方面提供了巨大的飞跃。 NLP的下一个进步是2018年初的ELMo（语言模型的嵌入）。...2018年下半年，随着BERT的发布，NLP取得了更大的突破。BERT是基于注意力机制的，它首先观察到人类通过关注重要细节并消除噪音来处理信息。
这些嵌入可用于语义搜索等任务，其中文本片段根据含义或上下文的相似性进行排名，以及其他自然语言处理任务，如情感分析、文本分类和机器翻译。...嵌入 API 的演变和出现 在自然语言处理（NLP）领域，文本嵌入从根本上改变了我们理解和处理语言数据的方式。...因此，我们可以总结说 Embedding API 是一种机器学习 API，提供对预先训练的词嵌入的访问。词嵌入是词的向量表示，捕获词的含义以及与其他词的关系。...这是因为他们接受了大型文本和代码数据集的训练。 可扩展性：嵌入 API 是可扩展的，因此它们可用于处理大量文本。 嵌入 API 是 NLP 任务的强大工具。...往期推荐 推荐｜学习编程最佳的免费网站 5个优质免费自然语言处理学习资源 | 语言技术导航 10个顶级Linux开源反向代理服务器 - 解析与导航 Flash Attention：高效注意力机制的突破与应用
封面.jpg 此文整理的基础是建立在hanlp较早版本的基础上的，虽然hanlp的最新1.7版本已经发布，但对于入门来说差别不大！分享一篇比较早的“旧文”给需要的朋友！...2、下载数据集 HanLP 中的数据分为 词典 和 模型 ，其中 词典 是词法分析必需的， 模型 是句法分析必需的，data目录结构如下: data │ ├─dictionary └─model 用户可以自行增删替换...; l 内存要求 1.HanLP 对词典的数据结构进行了长期的优化，可以应对绝大多数场景。哪怕 HanLP 的词典上百兆也无需担心，因为在内存中被精心压缩过。 2.如果内存非常有限，请使用小词典。...l 写给正在编译 HanLP 的开发者 1.如果你正在编译运行从Github检出的 HanLP 代码，并且没有下载data，那么首次加载词典/模型会发生一个 自动缓存 的过程。...2.自动缓存 的目的是为了加速词典载入速度，在下次载入时，缓存的词典文件会带来毫秒级的加载速度。由于词典体积很大， 自动缓存 会耗费一些时间，请耐心等待。
大数据文摘出品 来源：medium 编译：陆震、夏雅薇 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能范畴内的一门学科。...本文将详细介绍自然语言处理领域的一些算法的基本功能，包含一些Python代码示例。 标记化 开始自然语言处理之前，我们看几个非常简单的文本解析。...使用Python判断词性：（使用NLTK库） 你必须安装NLTK，这是一个用于自然语言处理的Python库。...想想让Alexa播放你最喜欢的歌曲是多么容易，或者Siri如何帮助你确定方向。这完全是因为NLP。计算系统中的自然语言不是噱头或玩具，而是我们生活中无缝对接计算系统的未来。...Arcadia Data刚刚发布了5.0版，其中包括我们称之为Search Based BI的自然语言查询功能。它使用了上面描述的一些数据科学和文本分析功能。
我认为是我们的感官，如视觉、触觉、听觉，甚至是嗅觉，使我们能够交流。这让我想到了这篇博客的主题:当我们把计算纳入考虑范围时会发生什么?什么是自然语言处理?它是如何工作的? ?...自然语言处理 (NLP) 是计算机科学和人工智能领域的一门学科。NLP 是人与机器之间的沟通, 它既能解释我们的意思, 也能构建有效的反应。...本文的其余部分详细介绍了这些算法在自然语言处理领域的一些基本功能，同时将包含一些使用 Python 的代码示例。 标记化 为了开始自然语言处理, 我们将从一些非常简单的文本解析开始。...使用Python分析部分语音 ：(使用 NLTK 库) 您可能需要安装 NLTK, 它是用于自然语言处理的 Python 库。...想想看, 让 Alexa 播放你最喜欢的歌曲或者 Siri 是如何帮助你指路。这都是因为 NLP。计算中的自然语言不是噱头或玩具。NLP是我们生活中无缝计算的未来。
自然语言处理（NLP） 自然语言处理（natural language processing）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。...它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。 自然语言处理应用 搜索引擎，比如谷歌，雅虎等等。...新闻馈送算法通过自然语言处理了解到你的兴趣，并向你展示相关的广告以及消息，而不是一些无关的信息。 语音助手，诸如苹果 Siri。...NLTK是Python上著名的⾃然语⾔处理库 ⾃带语料库，具有词性分类库 ⾃带分类，分词，等等功能。...NLTK被称为“使用Python进行教学和计算语言学工作的绝佳工具”，以及“用自然语言进行游戏的神奇图书馆”。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...澄清这些界限，比如如果组织希望平台团队处理所有安全检查，或者如果您的平台工程师只提供工具并且每个团队负责在自己的容器上运行扫描。...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
“庆丰包子”对应的向量与“狗不理包子”对应的向量很接近，但是它们和“轿车”对应的向量差别很大。如同WordNet处理方式一样，相似的向量被归为同一类。 向量还存在内部结构。...为了获取这部分知识，我们的机器人（robot）将通过实景体验或者模拟体验来学习。 机器人必须经历这种实景体验，并用深度神经网络编码，基于此可以构建通用语义。...然后，作为一个成熟的机器人，当它再遇到句子“股票跌落了10个点”，根据这条神经回路，它就该理解其中的意思了。 机器人还需要把一般的实景体验与抽象推理相结合。试着来理解这句话的含义“他去了垃圾场。”...我们需要有一个连接自然语言和语言逻辑的接口，或者是用神经网络对抽象的逻辑进行编码。 实践：深度学习的入门资源 入门的方法有很多种。斯坦福有一门用深度学习做NLP的公开课。...若要实现真正的智能，我们还需要走得更深。深度学习算法必须从实景体验中习得，并概念化这种经验，然后将这些经验与抽象推理相结合 关于作者 ? Jonathan是21CT的首席科学家。
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