词义消歧，句子、篇章语义理解基础，必须解决。语言都有大量多种含义词汇。词义消歧，可通过机器学习方法解决。词义消歧有监督机器学习分类算法，判断词义所属分类。...词义消歧无监督机器学习聚类算法，把词义聚成多类，每一类一种含义。 有监督词义消歧方法。基于互信息词义消歧方法，两种语言对照，基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧。...基于互信息词义消歧方法对机器翻译系统效果最好。缺点，双语语料有限，多种语言能识别出歧义情况也有限的(如中英文同一个词都有歧义)。 基于贝叶斯分类器消歧方法。...训练出p(s)和p(v|s)，一个多义词w消歧计算(p(c|s)p(s))最大概率。 无监督词义消歧方法。完全无监督词义消歧不可能，没有标注无法定义词义，可通过无监督方法做词义辨识。...无监督词义辨识，一种贝叶斯分类器，参数估计不是基于有标注训练语料，是先随机初始化参数p(v|s)，根据EM算法重新估计概率值，对w每一个上下文c计算p(c|s)，得到真实数据似然值，重新估计p(v|s)
本文在主谓一致任务和词义消歧任务上评估了当前 NMT 领域中最流行的三种模型：基于 CNN、RNN 和自注意力机制的模型，发现实验结果与上述论断并不一致。该论文已被 EMNLP 2018 接收。...RNN 的大部分变体（如 GRU 和 LSTM）解决了训练循环神经网络的长距离依赖难题。...受到上述关于路径长度和语义特征提取关系的理论陈述的启发，研究者在主谓一致任务（需要建模长距离依赖）和词义消歧（WSD）任务（需要提取语义特征）上对三种模型的性能进行了评估。...我们在两个任务（主谓一致任务和词义消歧任务）上评估了 RNN、CNN 和自注意力网络的性能。...实验结果证明：1）自注意力网络和 CNN 在建模长距离主谓一致时性能并不优于 RNN；2）自注意力网络在词义消歧方面显著优于 RNN 和 CNN。 ? 图 1：NMT 中不同神经网络的架构。
那么用相对简单的英文？也没有那么简单。毕竟一个单词可能包括数十个意思。...对于计算机算法而言，如何从博大精深的含义中找寻某个句子中对应的词义？这的确是一个词义消歧难题，也就是 AI-Complete 问题。...AI科技评论消息，今天谷歌研究院又发出了重磅新闻，他们发布了基于 MASC&SemCor 数据集的大规模有监督词义消歧语料。这些语料会与牛津字典上的例句做映照，广泛适用于各个社区。...有监督词义消歧 人们通过对句子中词语的内容进行理解，因为我们能通过常识判断上下文的含义。...有监督词义消歧（WSD）尝试解决这一问题，也就是让机器学习使用人工标记的数据，并与字典中的词语所代表的典型含义匹配。
首先声明下，今天发的这些Project都是类似论文实现那样的demo级的，也不是传统的工程实现，用的方法一般比工业界的高端，非常适合练手用。...句子边界消歧 Sentence Boundary Disambiguation https://github.com/Orekhov/SentenceBreaking，很有意思。...词义消歧 Word Sense Disambiguation alvations/pywsd，代码不多，方法简单，适合练手。 21....命名实体消歧 Named Entity Disambiguation dice-group/AGDISTIS，实体消歧是很重要的，尤其对于实体融合（比如知识图谱中多源数据融合）、实体链接。 22....指代消歧 Coreference Resolution huggingface/neuralcoref，基于神经网络的指代消歧。 26.
该研究侧重于语言方面，如机器翻译的单词选择，词性标注和词义消歧。该研究的研究论文将语言学习过程视为消歧问题，并应用线性分离技术。...消歧问题的正式定义是用不同的单词谓词，它们的分类和学习问题的特征来定义的。此外，还强调了各种消歧方法，以将它们用作线性分离器。...与其他方法，如Naive-Bayes和基于转换的学习（TBL）相比，该研究中提到的线性分离方法确实表现良好，从而为自然语言中的模糊性提供了更好的选择。...该系统利用ML和统计方法，如聚类和支持向量机（SVM）。它主要通过学习数百万DNA分子中碱基的强度（强度）来改善碱基调用过程。强度在ML过程中标记。
词性标注是指确定文本中每个单词的词性，如名词、动词、形容词等。命名实体识别则是识别文本中的人名、地名、组织机构名等特定的实体。通过词法分析，计算机可以更好地理解文本的结构和含义。 2. ...短语结构分析是将句子分解为不同的短语，如名词短语、动词短语等。依存句法分析则是确定句子中各个单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。通过句法分析，计算机可以更好地理解句子的语法结构和语义关系。...它主要包括词义消歧、语义角色标注等任务。词义消歧是确定文本中多义词的具体含义。语义角色标注则是确定句子中各个成分的语义角色，如主语、谓语、宾语等。通过语义分析，计算机可以更好地理解文本的真正含义。
训练过程一共使用了4480块英伟达A100 GPU，最终使该模型在一系列自然语言任务中——包括文本预测、阅读理解、常识推理、自然语言推理、词义消歧——都获得了前所未有的准确率。...词义消歧任务WiC需该模型从上下文对多义词进行理解。 结果该模型在PiQA开发集和LAMBADA测试集上的零样本、单样本和少样本三种设置中都获得了最高的成绩。 在其他各项任务上也获得了最佳。...另外，他们表示在生产场景中使用MT-NLG都必须遵守微软的“负责任的AI原则”来减少输出内容的负面影响，但目前该模型还未公开。 — 完 —
受到这个启发，作者在文本到图像生成模型之上加入了基于语言模型的提示消歧过滤器。该过滤器能够提出澄清问题或生成不同的可能设置，这些设置稍后将通过人类交互解决。...最终，消歧过滤器帮助文本到图像模型识别用于图像生成的单个视觉设置。...提出了一种可以应用于任何文本到图像模型的消歧框架，使用基准数据集和度量来评估DALL-E的多种变体以及歧义消除框架。四、方法作者的提出的消除歧义框架。...五、实验作者在OpenAI的DALL-E和DALL-E Mega模型中证明了所提出的消歧框架在生成更准确真实的图像方面的有效性，这些图像根据人类的评估和意图更加一致。...第一行是DALL-E生成的图像，第二行是DALL-E Mega生成的图像，左边是原始并存在歧义的，右边是消歧后，输入模型生成的图像。
以下是一些常见的技术和方法： 词义消歧：NLP可以通过使用上下文信息、词汇数据库（如WordNet）和机器学习等技术，为模糊的词语选择最合适的含义。这有助于理解用户的查询意图。...实体识别：NLP可以识别自然语言中的实体（如人名、地名、组织机构等），从而帮助理解用户查询的相关实体。这有助于对查询进行精确匹配。...NLP可以使用上下文建模技术，如语言模型、序列标注等，来预测缺失的部分并更好地理解用户的查询需求。 问答系统：问答系统是一种NLP技术，通过理解用户的自然语言问题并提供相关的答案。
亮点包括： Java API源码和单元测试； 多语种、多域、集成型模式； 用新任务的新数据训练； n最优统计的置信度估计输出； 在线训练； 线程安全模型和并发读同步独占写（concurrent-read...http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/cluster/read-me.html 词性标注 介绍如何从语料库用标签解析器和处理器训练词性标注器，如何编译模型到磁盘并读取...http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/em/read-me.html 词义消歧 词义消歧是根据一个词的上下文确定一个词的含义的过程，用于分类、搜索、聚类等
词义信息表达 这一部分主要的猜想是BERT是否能区分不同上下文情况下的语境 实验1：使用词的embedding简单构建Nearest Neighbour训练器 在词的消歧（word-sense disambiguation...假设一个词有两个词义A和B，并且所有词义取平均值为A-center和B-center，那么从词义A中的词的表示，到A-center的距离应该比到B-center的更近（如果是欧基里徳距离的话更近就是越小...，cosine距离更近就是越从0接近1） 实验2.1：如果在包含词义A的句子中，随机加入一个句子，用and连接，取A中的词的embedding，对比到A-center和B-center的结果比例（比例越高就代表到...A-center更接近1，到B-center更接近0，则分歧差距越大，是我们想得到的） 与 实验2.2：如果在包含词义A的句子中，加入一个词义B中的句子，用and连接，取A中的词的embedding，对比到
句法分析方法也分为基于规则和基于统计的 方法，基于统计的方法是目前的主流方法，概率上下文无关文法用的较多。...语义分析技术目前还不是十分成熟，运用统计方法获取语义信息的研究颇受关注，常见的有词义消歧和浅层语义分析。 自然语言处理的基础研究还包括语用语境和篇章分析。...除此之外，自然语言的基础研究还涉及词义消歧、指代消解、命名实体识别等方面的研 究。 2.1.2 知识图谱 知识图谱，是为了表示知识，描述客观世界的概念、实体、事件等之间关系的一种表示 形式。...通过对 1994-2017 年间自然语言处理领域有关论文的挖掘，总结出二十多年来，自然语言处理的领域关键词主要集中在计算机语言、神经网络、情感分析、机器翻译、词义消歧、信息提取、知识库和文本 分析等领域...图 16 显示，情绪分析、词义消歧、知识库和计算机语言学将是最近的热点发展趋势，图 17 显示词义消歧、词义理解、计算机语言学、信息检索和信息提取将是自然语言处理全 球热点。
词义消歧( WSD )分析(下图左)执行得很好。两者都表明了，LM提供的词义消歧和词性标注（POS）表现都接近最先进的水平。 ? △第一层和第二层双向语言模型的词义消歧(左)和词性标注(右)结果。...今年，已经有一些很好的数据集试图教模型一些常识，如Event2Mind和SWAG，它们都来自华盛顿大学。但很意外的是，SWAG很快被BERT超越了。...一个最突出的例子是BERT，它使用下一句预测(在Skip-thoughts中使用过，最近在Quick-thoughts使用)取得了很大的效果。...对于需要跨句子推理的任务，如 SQuAD MultiNLI，预训练表征是有效的。 将来或许可以看到更多的预训练任务，能够捕捉特别适合于某些下游任务的属性，并与更多通用任务(如语言建模)相辅相成。 ?...考虑到当前许多模型（如Transformers）也使用注意力，找到更有效地训练它的方法是一个重要的方向。 另外， 论文还证明了人类语言学习可以帮助改进计算模型。
早期的语言处理系统如SHRDLU，当它们处于一个有限的“积木世界”，运用有限的词汇表会话时，工作得相当好。...词义的消歧 许多字词不单只有一个意思，因而我们必须选出使句意最为通顺的解释。...处理这些高度模糊句子所采用消歧的方法通常运用到语料库以及马可夫模型（Markov models）。统计自然语言处理的技术主要由同样自人工智能下与学习行为相关的子领域：机器学习及资料采掘所演进而成。
词义消歧，在自然语言中，不同的语境中同一个单词会有不同的含义，词义消歧就是在同一个单词的多个含义中选出符合语境的正确的含义 3....要计算机处理自然语言，首先要做的就是用合适的数据来表示文本。...基于词汇表，用每个单词出现的频数来表示对应的文本，结果如下 ?
FlipDA方法示意图 实验结果 我们在SuperGLUE的8个数据集上进行了实验，其中涵盖了共指消歧、因果推断、文本蕴含、词义消歧、问答等较为困难的自然语言理解任务。...此外，从理论上进一步理解为什么，以及如何在现有数据点附近生成标签翻转数据提高泛化能力将是至关重要的；增加增强数据生成的多样性和质量也是一个重要的长期目标。
结合内部状态使得词向量能表达的信息更加丰富，具体来看，LSTM上面的层次能够捕捉词义与上下文相关的方面（可以用来消歧），而下面的层次可以捕捉句法方面的信息（可以用来作词性标注）。 2....，概率用下面的公式计算： 与前向LM类似，后向LSTM位置k第j层（共L层）用表示；biLM结合了前向LM和后向LM，目标是最大化前后向对数似然函数： 将前向和后向中用于词表示和用于Softmax的参数联系起来...生成词向量的方式和任务所需存在一定的差异；个人觉得，这种差异就如前文所分析的，LSTM高层与底层所捕捉的信息是存在差异的），每个biLM层的激活有着不同的分布，在一定程度上对每一层可以提供一些标准化的效果 2.3 如何在有监督的...NLP任务中使用biLMS 大部分有监督NLP模型在最底层有着大致相同的结构，可以用一致、统一的方式添加ELMo，论文中大致体现了三种使用方法： 保持biLM的权重不变，连接和初始词向量，并将[...,]传入任务的RNN中 在任务使用的RNN中，RNN的输出加入，形成[,] 在ELMo中使用适当数量的dropout，并在损失中添加 2.4 预训练过程 在作者的预训练过程中，用了两层的biLSTM
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