情感分析是自然语言处理中的一项重要任务。它旨在利用多模态信息实现情绪分类进而了解人们的情绪状态。它由多个子任务组成，例如：会话情感识别（ERC）、aspect-based的情感分析（ABSA）和多模态情感分析（MSA）。最初的研究主要关注单个子任务，却忽略了这些子任务之间相互关联的情感知识。然而，要想将情感分析中的这些子任务进行统却存在一定的挑战，例如：统一的输入/输出形式、模态对齐和数据集偏差。
竹间智能专栏 作者：竹间智能自然语言与深度学习小组 除自然语言理解（NLU）外，情感计算（Affective Computing）也成为近年来 AI 领域热门的研究方向之一。其中针对中文语境里人机交互中的情感、情绪识别与理解，竹间智能已经做了许多有益的探索，特别是如何利用情感、情绪分析，来帮助机器人实现对「对话意图」与「深层语义」的更好理解。本文将梳理一下情感计算在人机交互中的价值，同时分享一些情感分析的工具与方法。希望对从事人机交互研究的朋友们有所启发。 情感计算在人机交互中的作用 在谈论情感计算之前，先
随着信息技术的飞速发展，我们身边产生的数据呈现出多模态的趋势，包括文本、图像和声音等多种形式。多模态处理不仅仅关注这些数据的单一模态，更着眼于如何整合这些模态，以获得更深层次、全面的理解。本文将深入研究NLP在多模态处理中的应用，探讨融合文本、图像和声音的智能，以及这一领域的崭新前景。
随着社交网络的快速发展，人们在平台上的表达方式变得越来越丰富，如通过图文和视频表达自己的情绪和观点。如何分析多模态数据（本文指声音，图像和文字，不涉及传感器数据）中的情感，是当前情感分析领域面临的机遇和挑战。
在数字时代，海量的跨媒体数据涌入我们的生活。这些数据涵盖文本、图像、音频和视频等多种形式，为我们提供了更全面的信息视角。本文将深入研究自然语言处理（NLP）在跨媒体分析中的关键作用，探讨其在不同领域的应用、面临的挑战以及未来发展的趋势。
8月3日，由国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局和厦门市人民政府联合主办的第四届中国人工智能大赛中，腾讯云智能凭借媒体AI协同算法，获得图文一致性检测、多模态信息情感分析两项A类证书！
在当今信息爆炸的时代，社交媒体和新闻平台上涌现出大量的言论和舆情，对于企业、政府和个人而言，了解并适应这一庞大而复杂的信息流变得至关重要。自然语言处理（NLP）技术的崛起为舆情分析提供了一把智能的解锁大众情绪的钥匙。本文将深入剖析NLP在舆情分析中的关键技术、实际应用案例，以及未来的发展趋势和面临的挑战。
自然语言处理（NLP）领域的发展取得了显著的突破，其中预训练模型的崛起引领了NLP技术的新潮流。本文将深入探讨预训练模型的发展历程、原理，并通过实例展示其在各个领域的创新应用，包括文本生成、情感分析、语义理解等。预训练模型的兴起不仅为NLP研究带来了新的思路，也为各行业提供了更强大的自然语言处理工具。
智能客户服务是近年来在业务和技术领域崭露头角的热门话题，其核心是利用自然语言处理（NLP）技术来提升客户服务的效率和质量。本文将全面探讨NLP在智能客户服务中的关键应用，包括自动问答系统、情感分析、多语言支持等方面。通过详细的示例和实际案例，我们将深入了解如何利用NLP技术构建智能客户服务系统，以及这一趋势在未来的发展前景。
社交媒体已经成为信息传播、互动交流的重要平台，用户在这个平台上产生了庞大的文本数据，包括评论、帖子、转发等。这些数据不仅是用户个体的表达，同时也承载着社会的声音、情感和趋势。随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，我们能够更深入地挖掘这些社交媒体数据，从中获取有价值的信息。本文将深入研究NLP在社交媒体分析中的关键技术和应用，着重探讨情感分析、话题挖掘和用户行为预测等方面。通过详细的示例和实践代码，我们将揭示NLP如何在社交媒体数据中发挥关键作用，为企业、研究者和决策者提供更深层次的洞察。
选自arXiv 作者：Lei Zhang、Shuai Wang、Bing Liu 机器之心编译 近年来，深度学习有了突破性发展，NLP 领域里的情感分析任务逐渐引入了这种方法，并形成了很多业内最佳结果。本文中，来自领英与伊利诺伊大学芝加哥分校的研究人员对基于深度学习的情感分析研究进行了详细论述。 情感分析或观点挖掘是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。该领域的开始和快速发展与社交媒体的发展相一致，如评论、论坛、博客、微博、推特和社交网络，因为这是
为了使本文的标题既准确又吸睛， 我们决定征求一下ChatGPT的意见。结果发现ChatGPT已经堪称自媒体标题党高手。最后的标题参考了ChatGPT的建议(如下所示)。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）代表了当前科技领域中最令人激动的发展方向。这两项技术不仅在娱乐行业引起了巨大的关注，还在教育、医疗、培训等领域展现出巨大的潜力。然而，要让这些技术真正融入我们的生活，实现普及和广泛应用，关键在于提供更加自然、智能的用户体验。在这一点上，自然语言处理（NLP）的发展起到了关键作用。
黄学东领衔，微软 Azure 认知服务研究团队重磅发布「视觉-语言-语音」多模态预训练模型 i-Code。在 5 项多模态视频理解任务以及 GLUE NLP 任务上树立了业界新标杆！ 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 人类的智能涉及多个模态：我们整合视觉、语言和声音信号，从而形成对世界全面的认识。然而，目前大多数的预训练方法仅针对一到两种模态设计。 在本文中，我们提出了一种多模态自监督预训练框架「i-Code」，用户可以灵活地将视觉、语音和语言的形式组合成统一的通用的向量表征。在该框架下，我们首先将各个模态的
在推荐系统领域，自然语言处理（NLP）技术的崭新应用正迅速改变着用户体验和推荐精度。本文将深入研究NLP在推荐系统中的关键角色，探讨其对个性化推荐、搜索排序和用户交互的积极影响。我们将通过详细的示例和实践代码演示NLP在推荐系统中的实际应用，让你更好地理解这一领域的前沿发展。
机器之心原创 作者：蛋酱 在计算机领域，有一个广为人知的故事：1973 年，在施乐公司帕克研究中心（The Xerox PARC)，第一台个人电脑 Alto 诞生了，这台电脑首次使用了桌面比拟（Desktop metaphor) 和鼠标驱动的图形用户界面（GUI）技术。接下来的几十年，Alto 极大地影响了个人电脑的设计，包括苹果的 Macintosh。 后来，乔布斯在 1995 年的一次采访中提到，Alto 的很多想法并不是完全正确的，但它最关键的一点是提供了关于图形用户界面的最初灵感：「Alto 有世界
在医疗领域，自然语言处理（NLP）技术正以前所未有的方式改变着医学研究、诊断和患者管理。本文将深入研究NLP在医疗领域的前沿技术和应用，覆盖医学文本分析、疾病预测、患者记录管理等方面。通过详细的示例和实践代码，我们将探讨NLP如何在医疗实践中发挥关键作用，为医学界提供更智能、高效的解决方案。
人机协作是当今科技发展中的一个重要趋势，而自然语言处理（NLP）技术作为人工智能的核心技术之一，在人机协作中发挥着关键的作用。本文将深入探讨NLP在人机协作中的应用，重点介绍NLP如何使得机器更智能地理解和响应人类语言，以促进更高效、更智能的协同工作。
论文作者：Yunze Liu, Qingnan Fan, Shanghang Zhang, Hao Dong, Thomas Funkhouser, Li Yi
在Gemini开放API不到一周的时间，港中文等机构就完成评测，联合发布了多达128页的报告，结果显示：
众所周知，参加学术会议是进入学术圈、走进学术前沿的重要方式。在学术会议上，不仅可以集中听取最新的成果报告，还有讲习班、工作坊、社交活动等形式，了解那些不会写到论文中的八卦与动态，结识学术大佬和朋友，走向学术人生巅峰。
2023 年 12 月 6 日，谷歌发布了最新一代的通用人工智能大模型 Gemini，并报告在多项测试中取得了最先进的结果，甚至在 MMLU 测试中首次取得了超过人类专家的成绩，人工智能似乎进入 Gemini 时代。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
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。
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。这篇博文旨在提供 NLP 不同研究领域的结构化概述，并分析该领域的最新趋势。
为了方便大家能够深入了解向量数据库与 NLP 的关系及应用，我们上线了「X」Embedding in NLP 系列专题，分为初阶和进阶两部分。本文为初阶第一篇，将详细介绍 NLP 以及以 Zilliz Cloud、Milvus 为代表的向量数据库是如何为 NLP 赋能的。
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得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。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 今年共有10大方向，81个子课题 申报截止日期：2019年1
2019年度腾讯“犀牛鸟精英人才培养计划”开放申请中，该项目是一项面向学生的校企联合人才培养项目，为期一年。入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养，并获得3个月以上带薪到访腾讯开展科研的机会，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。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，全面提升学生综合素质。 今年共有10大方向，81个子课题 申报截止日期：2019年1月28日 同学们，抓紧时间申报哦 下面让我们一起来看看第六个方向吧 语音技术
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。
论文名称：Domain Independent Unsupervised Learning to grasp the Novel Objects
7.25号的时候，陪余南师兄去参加了COLING2018预讲会中科院自动化所现场。
本文是清华大学徐葳老师组和刘知远老师组发表于 ACL 2019 的工作，论文在远程监督与弱监督融合两种技术之间搭建起了一座桥梁，既通过自动生成模式减轻了对领域专家在技能和工作量上的要求，又通过主动式的少量人工标注自动精炼高质量模式，从而赋能在新关系领域上的快速泛化。
【导读】专知内容组整理了最近六篇情感分析（Sentiment Analysis）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Deep contextualized word representations（深度上下文的词表示） 作者：Matthew E. Peters,Mark Neumann,Mohit Iyyer,Matt Gardner,Christopher Clark,Kenton Lee,Luke Zettlemoyer 机构：University of Washington 摘要：We int
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
高速发展的“内卷时代”，每个人都在追赶，连科技都存在内卷。被称为底层新基建的AI技术领域新闻不断。能够采写、播报新闻的AI主播，二次元破圈的AI偶像，能够战胜世界围棋冠军的AI棋手……在多元领域，AI技术应用呈现出高速发展的态势。人们对待AI科技的态度也愈发分化：越来越“聪明”的AI，会不会取代人的位置？
对于初学NLP的人，了解NLP的各项技术非常重要；对于想进阶的人，了解各项技术的评测指标、数据集很重要；对于想做学术和研究的人，了解各项技术在对应的评测数据集上达到SOTA效果的Paper非常重要，因为了解评测数据集、评测指标和目前最好的结果是NLP研究工作的基础。因此，本文整理了常见的32项NLP任务以及对应的评测数据、评测指标、目前的SOTA结果以及对应的Paper。
机器之心报道 机器之心编辑部 UC 伯克利大学计算机科学博士胡戎航（Ronghang Hu）的博士论文新鲜出炉，内容涉及视觉与语言推理的结构化模型。 视觉 - 语言任务（如基于图像回答问题或按照自然语言指令在视觉环境中导航）需要对图像和文本两种模态的数据进行联合建模和推理。视觉和语言联合推理方面已经取得了很大进步，但通常使用的是在更大的数据集和更多计算资源帮助下训练的神经方法。 视觉 - 语言任务的解决是否只是堆参数堆数据那么简单？如果不是，如何构建更好的推理模型，既能提高数据效率又具备不错的泛化性能呢？
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：Feilong Chen等 编译：机器之心 编辑：陈萍 一文了解视觉 - 语言预训练最新进展和新领域。 让机器做出与人类相似的反应一直是 AI 研究不懈追求的目标。为了让机器具有感知和思考的能力，研究人员进行了一系列相关研究，如人脸识别、阅读理解和人机对话，通过这些任务训练和评估机器在特定方面的智能。一般来讲，领域专家通过手工构建标准数据集，然后在这些数据集上训练和评估相关模型。然而，由于相关技术的限制，训练模型往往需要大量的标注数据，以获得更好、更强大的模
4月10日下午，在商汤技术交流日活动上，商汤科技董事长兼首席执行官徐立宣布推出大模型体系“商汤日日新大模型”，包括自然语言生成、文生图、感知模型标注、以及模型研发功能。此外，商汤科技还宣布推出了商汤自研中文语言大模型应用平台“商量”。
自然语言处理领域正在经历着一场又一场的革命，各类技术层出不穷，不断的改变我们对文本的理解方式和文本生成方式。类似与蝴蝶效应，这场革命不仅提高了机器翻译、文本摘要、文本分类等任务的性能，还在各行各业引发了巨大的变革。越来越 多的行业AI化、智能化。在本小节，将介绍一些语言模型中的核心概念，为更好的理解大语言模型做铺垫。
为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。
随着人工智能技术的持续发展与突破，2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计，从软件开发到材料科学，AI正逐渐渗透到研发的各个环节，变革着传统的研发模式。在这一背景下，AI辅助研发不仅提升了研发效率，降低了成本，更在某种程度上解决了复杂问题，推动了科技进步。2024年，随着AI技术的进一步成熟，AI辅助研发的趋势将更加明显，其潜力也将得到更广泛的挖掘和应用。
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。
前几天小红书刷到一个#布一样模仿秀#的COS活动，诸多博主脑洞大开地COS着最新上线的小布数智人家族——菜头萌宠秒变布卷卷、天真萌娃COS布欣怡、紫发萌妹附身布若曦，还跟手机里的小布数智人亲密互动，且因为五位小布数智人家族成员性格各有不同，破次元的交流变得更有趣，更人性化，互动真实感拉满。
在美团消费后，大多数人都会对其评论，来表达自己的各种情感和情绪，比如批评、赞扬，喜、怒、哀、乐等。
商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果，难道你不想试试看？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
