UniLM也是一个多层Transformer网络，跟bert类似，但是UniLM能够同时完成三种预训练目标，如上述表格所示，几乎囊括了上述模型的几种预训练方式，而且新增了sequence-to-sequence训练方式，所以其在NLU和NLG任务上都有很好的表现。UniLM模型基于mask词的语境来完成对mask词的预测，也是完形填空任务。对于不同的训练目标，其语境是不同的。
来源：机器学习AI算法工程本文约1700字，建议阅读5分钟任务是中医药领域的问题生成挑战，而问题生成属于NLG中重要的一种应用。 问题生成任务需要我们根据篇章及对应的答案自动生成相应的问题，即“篇章+答案→问题”这样的流程。 训练集由三个字段（篇章、问题、答案）构成，测试集由两个字段（篇章、答案）构成，其中的问题字段需要我们生成。 根据以上分析，我们可以采用Seq2Seq模型来端到端地实现问题生成，而模型的输入为篇章和答案，输出为问题。 文本长度分布 篇章文本长度在100以下的数据较少，长度区间400-
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 排版：炼丹笔记 来源：数据派THU 问题生成任务需要我们根据篇章及对应的答案自动生成相应的问题，即“篇章+答案→问题”这样的流程。 训练集由三个字段（篇章、问题、答案）构成，测试集由两个字段（篇章、答案）构成，其中的问题字段需要我们生成。 根据以上分析，我们可以采用Seq2Seq模型来端到端地实现问题生成，而模型的输入为篇章和答案，输出为问题。 文本长度分布 篇章文本长度在100以下的数据较少，长度区间400-500的数据占比较大。 问题文本长度主要集中
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 任务是中医药领域的问题生成挑战，而问题生成属于NLG中重要的一种应用。 问题生成任务需要我们根据篇章及对应的答案自动生成相应的问题，即“篇章+答案→问题”这样的流程。 训练集由三个字段（篇章、问题、答案）构成，测试集由两个字段（篇章、答案）构成，其中的问题字段需要我们生成。 根据以上分析，我们可以采用Seq2Seq模型来端到端地实现问题生成，而模型的输入为篇章和答案，输出为问题。 文本长度分布 篇章文本长度在100以
11月15日北京开始冬季供暖那天，谷歌科研博客发布了开源软件SLING，又一个号称能让计算机更容易看懂人话的技术。 SLING: A Natural Language Frame Semantic Parser 几天之内就遭到若干中文网站自然语言处理（NLP）内行们的转译转载，一副要火的架势。 谷歌发布自然语言框架语义解析器SLING 谷歌开源语义解析器，像语言专家一样理解语言 Google发布了自然语言框架语义解析器SLING！ 谷歌推出自然语言框架语义解析器SLING，但没说有没有用 - 人工智能 -
NLP 标准公开课 CS224N 已经开放一段时间了，相信很多读者已经学了一遍了。最近，斯坦福自然语言理解公开课 CS224u 也开放了，所有课件、代码和视频都已经开放。嗯，是时候该学一波 CS224u 了。
机器之心报道 编辑：陈萍 先屯一波「粮」，闲暇时再给自己充个电。 此前斯坦福大学已经免费公开了好多精品课程，近日，其免费课程资源又来了。 课程名字为《CS224U：自然语言理解》，这是一门系列课程，从 2012 年开始，到现在已经有 10 年了，课程每年都会更新内容。今年的课程已经向所有人开放，免费提供课程材料，包括 notebooks、讲座视频、幻灯片，还会给学生留家庭作业。 课程主页：https://web.stanford.edu/class/cs224u/ 在介绍该课程之前，我们先来简单了解一下什
自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。
这门面向项目的课程侧重于开发系统和算法，以实现对自然语言的鲁棒机器理解。课程利用了来自语言学、自然语言处理和机器学习的理论概念。本课程还将包含有关项目开发、研究结果呈现以及与业界沟通的特殊课程。
AI即人工智能是一个令人着迷的领域，尤其是基于对话式AI系统的智能音箱的兴起，使人工智能直接走进了我们的家庭。
选自gradient 作者：Walid S. Saba 机器之心编译 编辑：陈萍 自然语言理解（NLU）是人工智能的核心课题之一，也被广泛认为是最困难和最具标志性的任务。近年来，机器学习虽然被广泛使用，但是却不能很好的解决自然语言理解问题，其中可能涉及很多原因，ONTOLOGIK.AI 的创始人和首席NLU科学家Walid Saba给出了自己的观点。 20 世纪 90 年代早期，一场统计学革命取代了人工智能，并在 2000 年达到顶峰，而神经网络凭借深度学习成功回归。这一经验主义转变吞噬了人工智能的所有子
【新智元导读】Nuance美国昨日官方宣布与中国人工智能机器人系统公司ROOBO达成战略合作，将其作为全球AI、Robotics以及IOT领域的服务集成商和发行商，共同将Nuance的Multi-Language ASR, TTS以及Mix NLU等服务与机器人系统整合，向全球机器人、智能硬件设备和开发者提供多语言的语音识别和NLU高级开放平台接口。 Nuance 通讯公司11月17日宣布，ROOBO 将利用 Nuance Mix NLU 开发平台提供的语音和自然语言（NLU）能力，为全球的机器人和设备开发
SuperGLUE相比“前辈”GLUE大大提升了问题的难度，提出一年多以来，人类一直处于第一位。
然而，这些程序并非是用人类“自然语言“编写的，像Java、Python、C和C ++语言，始终考虑的是"机器能够轻松理解和处理吗？"
1、对话系统的基本实现 首先我们思考一个问题：人为什么需要对话？第一种情况，我要借助其他人的能力帮助我完成某件事情，那我就需要通过信息的正向传递来让其他人了解我的意图，这种情况我们通常称为任务型对话；第二种情况，我们希望从别人手里获取知识，信息反向输入，这种情况通常属于问答型及推荐型对话；第三种情况，我们并没有明确的目的，只是希望随机的交换一些信息，这种情况一般被归类为闲聊。的确对话系统也一般被分为以上三大类来实现。还有一些其他分类标准，把问答型也归类到任务型对话中，因为有部分底层技术比如知识图谱等在
随着人工智能的进步，相关技术变得越来越复杂，我们希望现有的概念能够包容这种变化 - 或者改变自己。同理，在自然语言处理领域中，自然语言处理（NLP）的概念是否会让位于自然语言理解（NLU）？ 或者两个概念之间的关系是否变得更微妙，更复杂，抑或只是技术的发展？
AI 科技评论按：随着语音识别 ASR 的进步，对话机器人从简单的指令式的语音助手，进化到关键词交互方式，人们能够使用较为完整的句子来表达意图，机器人从中截取关键词判断用户意图。
采访实录：https://docs.google.com/document/d/18NoNdArdzDLJFQGBMVMsQ-iLOowP1XXDaSVRmYN0IyM/edit
Snips NLU 是一个用于自然语言理解的 Python 库，它可以解析用自然语言书写的句子，同时抽取出结构化信息。 该库支持 Snips Console 使用的 NLU 引擎，开发者可以用它创造出专有的语音助手。 Snips NLU 文档链接： https://snips-nlu.readthedocs.io/en/latest/ Snips NLU Github 链接： https://github.com/snipsco/snips-nlu 安装 pip install snips-nlu
来源 | github 【磐创AI导读】：本系列文章为大家介绍了如何使用特定领域的文档构建知识图谱。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
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。
翻译 | suisui 出品 | 人工智能头条（AI_Thinker） 继续假日充电系列~本文是 Mybridge 挑选的 10 个 Python 开源项目，Github 平均star 2135，希望你能够喜欢~~ （这些也是来自Mybridge的资源：①Python 开源项目 Top 10 精选，平均star为1128！ ②从1400篇机器学习文章中精选出Top 10，帮你找找上班的感觉！ ③从15000个Python开源项目中精选的Top30，Github平均star为3707，赶紧收藏！ ④我们从
AI 科技评论按：不久前，微软发布了用于学习通用语言嵌入的多任务深度神经网络模型——MT-DNN，它集成了 MTL 和 BERT 语言模型预训练二者的优势，在 10 项 NLU 任务上的表现都超过了 BERT，并在通用语言理解评估（GLUE）、斯坦福自然语言推理（SNLI）以及 SciTail 等多个常用 NLU 基准测试中取得了当前最佳成绩。微软在官方博客上对该模型进行了介绍，AI 科技评论编译如下。
自然语言理解，即Natural Language Understanding，可以认为是特指对话系统/对话机器人/Chatbot中的NLU组件/模块，也可以认为是所有自然语言理解类任务的总称。
在日常生活中充满了各种各样的信息，这些信息千变万化。文本语言作为信息传递的一种载体，同样面临有用信息和无用信息糅杂在一起的问题。关键字提取帮助用户在众多文本信息中快速提取出关键信息和核心内容，节省时间提高效率。
本文主要参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/96020318
机器人流程自动化（RPA）技术正在改变企业的运营方式。如今，RPA软件可以与业务系统和应用程序一起使用，以简化流程并减轻员工的管理负担。然而，尽管RPA具有革命性的潜力，但到目前为止它仅限于后台流程。这意味着它已经失去了提供最重要的客户体验的机会。
雷锋网 AI 科技评论按：7 月 9 日，自然语言处理顶会 ACL 公布了最佳 demo 论文的四篇候选论文，名单如下：
之前写过一篇介绍用Rasa结合类似于GPT这种LLM应用的项目：RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台
对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 r
本文链接： https://moeci.com/posts/NLP-summary/
自然语言理解（NLU）和语言翻译是一系列重要应用的关键，包括大规模识别和删除有害内容，以及连接世界各地不同语言的人们。尽管近年来基于深度学习的方法加速了语言处理的进展，但在处理大量标记训练数据不易获得的任务时，现有系统的处理水平仍然是有限的。
目前，已经有各种类型的预训练架构，包括自编码模型（例如BERT），自回归模型（例如GPT）和编码器-解码器模型（例如T5）。然而，没有一个预训练框架对三个主要类别的所有任务（自然语言理解（NLU），无条件生成和有条件生成）都表现最佳。 本文主要贡献：
在 10 月 20 号的世界互联网大会中，微软之前提出来的「统一预训练语言模型与机器阅读理解技术」荣获「世界互联网领先科技成果」奖，沈向洋博士在会上介绍了这一模型。
GLUE 榜单链接：https://gluebenchmark.com/leaderboard
在本文中，我列出了当今最常用的 NLP 库，并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势，因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。
竹间智能专栏 作者：竹间智能自然语言与深度学习小组 长期以来，中文自然语言处理（NLP）的研究遭遇瓶颈，其中一个重要原因就是中文的语言学基本无法迁移到已有的成熟的深度学习模型中，这也是中文 NLP 难于英文的重要原因之一。而竹间智能在自然语言处理的研究中，结合深度学习、语言学和心理学等，通过 NLU 来弥补传统中文 NLP 在语言理解上的不足，取得了不错的成果。在此和大家分享一些竹间智能在中文自然语言交互研究中的经验和思考。 本文结合语言学和 NLP 的几个基本任务，从理论上对中文 NLP 的特点进行说明，
本页面解释了用Rasa构建助手的基本原理，并展示了Rasa项目的结构。你可以在这里测试它，而不需要安装任何东西。你也可以安装Rasa并在命令行中执行。
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据，单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人，然而到我写这篇文章的时候，估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题，因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai， API.ai， Luis.ai， Amazon Lex， IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理（Natural Language Processing）的商品化，促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
来源：机器之心本文约2400字，建议阅读5分钟它们都将成为元宇宙时代的杀手级 APP？ Meta 正在致力于通过语音生成元宇宙世界的人工智能研究，还有很多神奇的技术。首席执行官马克 · 扎克伯格本周三表示，该公司正在研究改善人们与语音助手交流顺畅程度，以及在不同语言之间进行翻译的方式。 最近一段时间，扎克伯格正带领脸书 all in 元宇宙，并预测在未来人们可以在虚拟世界中工作、社交和娱乐，这一环境将最终代替互联网。 至于元宇宙、虚拟现实是如何能够让人沉浸其中的，“解锁这些进步的关键是人工智能，”扎克伯格说
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…
由于换工作以及家里的事，很久没有写东西了。最近因为工作内容，需要做任务型对话系统的相关研究和开发。趁此机会，总结一下rasa框架的基本内容，包括基本架构，代码级别的分析，以及使用上的一些tips。需要注意，本文不会详细描述如何简单构建一个小demo的流程，这个在rasa的doc和一些博客上都有很好的例子，我这里就不重复引用了。贴一些链接，有兴趣的同学可以去这些地方看看。
Rasa Stack 是一组开放源码机器学习工具，供开发人员创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人：
导读：本次分享的主题为人机对话技术研究进展与思考。主要梳理了我们团队近两年的工作，渴望可以通过这样的介绍，能给大家一个关于人机对话 ( 包括它的科学问题和应用技术 ) 方面的启示，帮助我们进行更深入的研究和讨论。主要包括：
机器之心报道编辑：泽南、蛋酱 它们都将成为元宇宙时代的杀手级 APP？ Meta 正在致力于通过语音生成元宇宙世界的人工智能研究，还有很多神奇的技术。首席执行官马克 · 扎克伯格本周三表示，该公司正在研究改善人们与语音助手交流顺畅程度，以及在不同语言之间进行翻译的方式。 最近一段时间，扎克伯格正带领脸书 all in 元宇宙，并预测在未来人们可以在虚拟世界中工作、社交和娱乐，这一环境将最终代替互联网。 至于元宇宙、虚拟现实是如何能够让人沉浸其中的，「解锁这些进步的关键是人工智能，」扎克伯格说道。 让做饭看
在人工智能的快速发展中，任务型对话 Agent 正成为提升用户体验和工作效率的关键技术。这类系统通过自然语言交互，专注于高效执行特定任务，如预订酒店或查询天气。尽管市场上的开源框架如 Rasa 和 Microsoft Bot Framework 在对话理解和管理方面已经取得了不错的进展，但仍存在一定的局限性，包括对大量领域数据的依赖、对固定模板的依赖，以及在个性化服务和复杂任务处理方面的不足。大型语言模型（LLM）的兴起为任务型对话 Agent 的设计和开发带来了新机遇。LLM 强大的语言理解和生成能力，能够有效提高对话系统的准确性和用户体验。得益于这些特点，我们有机会进一步简化任务型对话 Agent 的开发流程，并显著提高开发效率。本文将重点介绍由 Gluon Meson 平台孵化的创新框架——Thought Agent，探讨如何利用大型语言模型来设计和实现任务型对话 Agent 。该框架已在一家大型银行的智能对话 Agent 项目中得到成功应用。本文旨在为读者提供新的视角，帮助快速构建以 LLM 为辅助的任务型 Agent。
前面一篇文章主要讲到NLP领域上的四种演变范式，同时引入了第四范式“Prompt”的概念。具体可以会看这里：
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