本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
【新智元导读】自然语言处理是AI的一个子领域，从人们日常沟通所用的非结构化文本信息中提取结构化数据，以便计算机理解。本文用通俗易懂的语言深入浅出的介绍了自然语言处理，并用Python实现了几个非常有趣的实例。
我在很久之前就有个想法，（参见：http://www.cnblogs.com/studyzy/p/4118528.html）就是做一个帮助英文学习的软件，其实当时也做了，但是由于各方面的问题，加上软件本身并不完善，所以我也就搁置了，并没有发布。最近心血来潮，加上收到了一个网友的来信，询问这款软件，所以我就把他正式发布出来吧。
mask+attention，mask的word结合全部其他encoder word的信息
TF-IDF（Term Frequencey-Inverse Document Frequency）指词频-逆文档频率，它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF，我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。
给你一个 rows x cols 的屏幕和一个用 非空 的单词列表组成的句子，请你计算出给定句子可以在屏幕上完整显示的次数。
一、简介 随着网络的发展，多模态数据（文本、图片、语单、视频等）越来越多，如何从大数据中挖掘出知识显得越来越重要。网络存储的数据种类繁多，有文本、图片、语音、视频等，如何将这些信息关联起来，更好地理解数据并从中挖掘知识非常关键。其中，图片与文本的匹配模型，研究得越来越多[1-4]。图文匹配模型对于其它多模态领域（包括：Image caption、Image synthesis、VQA等，图1）有着非常大的帮助，因为它可以计算图片与文本之间的相似度。 图1【图文匹配模型对于多模态领域的重要
我从初中开始基本上就是一个英语很烂的人，数理化再好有什么用，工作了，结果发现数理化都没啥用，最有用的还是当年学的最烂的英语。于是在2011年年底开始了学习英语的课程，在学习的过程中，外教经常会放英剧美剧给我们看，看了以后回答问题，讲解，挺有意思的。印象最深刻的就是Neil给我的Doctor Who还有另外一个外教放的Friends。后来在课程快结束的时候，萌发了一个想法，能不能只看英文字幕来看美剧（当然还有英剧），这样没有中文字幕的话才能在看美剧的过程中联系阅读与听力。但是美剧中很多词汇不懂，一旦句子中出现了两个不懂的词汇，那么这句话基本上就不懂是啥意思了。那么我能不能根据我的实际词汇量，对字幕就行修改，如果是认识的单词，那么就不管，如果是不认识的单词，那么就给出其中文意思，这样能够便于理解整个句子，而且在潜移默化中慢慢的提高词汇量。
标题：BERT4GCN: Using BERT Intermediate Layers to Augment GCN for Aspect-based Sentiment Classification
在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权，因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
專 欄 ❈Jerry，Python中文社区专栏作者。 blog：https://my.oschina.net/jhao104/blog github：https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
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每天产生的文本信息令人叹为观止。数百万数据源以新闻稿、博客、消息、手稿和无数其他形式发布，因而自动组织和处理就必不可少。
循环神经网络（五） ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讲解机器翻译过程中涉及的算法，主要包括bean搜索算法及其改进与误差分析、bleu
关键词是代表文章重要内容的一组词，在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用。现实中大量的文本不包含关键词，这使得便捷获取文本信息更困难，所以自动提取关键词技术具有重要的价值和意义。
大数据文摘转载自学术头条 只要一个人的大脑神经活动还在，科学家们就有可能帮助失语瘫痪患者（由于严重声带和肢体瘫痪而交流受限）恢复应该有的交流能力。 脑机接口被寄予厚望，是近年来神经科学中最前沿的研究领域之一。 在一项最新研究中，来自美国加州大学旧金山分校的科研团队设计了一个神经假体，这种神经假体可以将脑活动转译为单个字母，实时拼出完整句子，展示在一名失语瘫痪患者面前。 据介绍，由该神经假体能构成的拼写系统能够以每分钟 29.4 个字符的速度生成句子，平均字符错误率仅为 6.13%，且可以推广到包含
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8 月 6 日，网易有道发布了一款全新的智能学习硬件：网易有道词典笔 2.0。该词典笔只要扫一扫就能自动识别生词、句子，并提供对应的释义、翻译与读音。重要的是，所有这些功能都可以在离线的情况下完成，包括 NMT 实现的整句翻译。当然，这支笔背后的技术不止这些，ASR（语音识别）和 NLU（自然语言理解）等技术也帮助其实现了在线的语音助手问答功能。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。
自然语言处理（NLP Natural Language Processing）是一种专业分析人类语言的人工智能。就是在机器语⾔和⼈类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。 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... 在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有图片和视频占用的空间大，但是他的 信息量是最大的。 为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用NLP技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。
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来源：机器之心 本文约2200字，建议阅读5分钟 让严重瘫痪的失语患者重新恢复交流能力！ Facebook 与加州大学旧金山分校（UCSF）Chang Lab 的脑机接口项目 Project Steno 取得了最新进展，该研究通过解码从运动皮层发送到声道的大脑信号，让严重瘫痪的失语患者重新恢复交流能力。 近年来，脑机接口（BCI）研究吸引了越来越多科研机构和科技企业的兴趣，也相继出现了很多令人瞩目的技术成果，如马斯克脑机接口公司 Neuralink 先后在猪、猴子等体内植入脑机接口设备、斯坦福大学脑机接口设
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 Facebook 与加州大学旧金山分校（UCSF）Chang Lab 的脑机接口项目 Project Steno 取得了最新进展，该研究通过解码从运动皮层发送到声道的大脑信号，让严重瘫痪的失语患者重新恢复交流能力。 近年来，脑机接口（BCI）研究吸引了越来越多科研机构和科技企业的兴趣，也相继出现了很多令人瞩目的技术成果，如马斯克脑机接口公司 Neuralink 先后在猪、猴子等体内植入脑机接口设备、斯坦福大学脑机接口设备让瘫痪患者实现「意念写字」等。这些成果都为瘫痪患者重新
当前企业环境面临的攻击越来越趋于隐蔽、长期性，为了更好的针对这些攻击进行有效的检测、溯源和响应，企业通常会部署大量的检测设备。安全运营人员需要根据这些检测设备的日志和告警来对攻击事件进行检测与溯源。然而攻击技术的发展通常领先于检测设备检测能力。当新攻击技术或是新漏洞被发现时，通常是以报告的形式公开，针对这些新攻击的检测能力往往很难快速的部署到检测设备中。
计算机系统越来越善于理解人们所说的话，但它们也有一些主要的弱点。其中一个事实是，他们对具有多重或复杂含义的词语感到困惑。一种名为ELMo的新系统将这一关键上下文添加到词汇中，从而提高了对词汇的全面理解。 要说明这个问题，可以想想“女王”这个词。“当你和我说话的时候，我说这个词，你从上下文就能知道我说的是伊丽莎白女王，还是象棋棋子，或是蜂房的女主人，或是RuPaul鲁保罗的变装比赛。” 单词具有多重含义的能力称为多义性。实际上，这是规则而不是例外。这句话的意思通常可以由“上帝保佑女王!”这句话来确定。和“我救
机器之心专栏 作者：触宝AI实验室Senior Engineer陈崇琛 在本文中，来自触宝科技的工程师介绍了如何在传统的解析算法中用上深度学习的技术。在实践中，深度学习减少了数据工程师大量的编码特征的时间，而且效果比人工提取特征好很多。在解析算法中应用神经网络是一个非常有前景的方向。 解析用户的真实意图 人类语言与计算机语言不同，人类的语言是没有结构的，即使存在一些语法规则，这些规则往往也充满着歧义。在有大量用户输入语料的情况下，我们需要根据用户的输入，分析用户的意图。比如我们想看看一个用户有没有购买某商品
新智元报道 来源：Google Research 【新智元导读】昨天，谷歌发布“Talk to Books”（撩书？？）和一个名为Semantris的游戏。这两项都是基于自然语言文本理解，用户能够凭语义而非关键词来实现搜索功能。这些创新来源于“在向量空间中表示语言”想法的延伸，以及词向量模型的发展。 未来的搜索，可能不需要输入关键词，直接表达想法就好。 谷歌昨晚放出大招：上线Semantic Experiences（语义体验）网站，网站有两项特殊功能，一个是“Talk to Books”（撩书？
图源：unsplash 来源 | 雷克世界（公众号ID：raicworld） 编译 | 嗯~是阿童木呀、EVA 导语：在本文中，我们描述了Google最新发布的一个用于帮助训练和评估关键词识别系统的口语词汇组成的音频数据集。讨论了为什么这个任务是一个有趣的挑战，以及为什么它需要一个专门的，与用于对完整句子进行自动语音识别的传统数据集所不同的数据集。 我们提出了一种对该任务进行可重复、可比较的精确度指标度量方法。描述了数据是如何被收集和验证的，它所包含的内容，以及其以前的版本和属性。通过报告在该数据集上训练的
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 上周，谷歌发布了Parsey McParseface（对于一个挑战人工智能领域最难问题的尖端技术，这也真是迷之命名）。虽然过去的五年，计算机完成了许多了不起的壮举——从赢得“
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法（其原理在本文在下面）, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。
首先介绍原理与概念 TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法（其原理在本文在下面）, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。 TextRank 一般模型可以表示为一个有向有权图 G =(V, E), 由点集合 V和边集合 E
N-Gram 是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为 N 的滑动窗口操作，形成了长度是 N 的字节片段序列。
随着强大的模型越来越容易访问，我们可以轻松地利用深度学习的一些力量，而不必优化神经网络或使用GPU。
AI 研习社消息：今日，谷歌分享了 Semantic Experiences，在博客中展示了两大关于自然语言理解的互动工具。Talk to Books 是一个可以从书中的句子层面搜索书籍的全新检索模式；另一个互动内容则是 Semantris，一个由机器学习驱动的单词联想游戏。
Prerequisite: Gated Recurrent Unit(GRU) Long Short term memory unit(LSTM)
AiTechYun 编辑：chux 在过去几年中，自然语言理解发展迅速，部分原因是词向量的发展，使得算法能够根据实际语言运用来了解字词间的关系。这些向量模型图基于等价、相似或关联性的思想和语言，将具有
过去几年里，机器学习语言处理模型的发展十分迅速，已经不再局限于实验阶段，而是可以应用于某些先进的电子产品中。
选自Research.Google 作者：Ray Kurzweil 机器之心编译 参与：路、张倩、李泽南 作为搜索引擎起家的科技巨头，谷歌曾推出过很多有意思的搜索工具。昨天，这家公司的研究机构发布了一款基于人工智能的搜索引擎，该实验项目可以让普通人也能感受最新语义理解和自然语言处理技术的强大能力：它们是目前人工智能技术发展的重要方向。值得一提的是，《奇点临近》一书的作者，谷歌研究院工程总监雷·库兹韦尔也参与了这一工作。 项目链接：https://research.google.com/semanticex
我们知道人类并不是从零开始思考东西，就像你读这篇文章的时候，你对每个字的理解都是建立在前几个字上面。你读完每个字后并不是直接丢弃然后又从零开始读下一个字，因为你的思想是具有持续性的，很多东西你要通过上下文才能理解。
谷歌在自然语言理解研究的全新尝试。 AI 科技评论消息：今日，谷歌分享了 Semantic Experiences，在博客中展示了两大关于自然语言理解的互动工具。Talk to Books 是一个可以从书中的句子层面搜索书籍的全新检索模式；另一个互动内容则是 Semantris，一个由机器学习驱动的单词联想游戏。 地址：https://research.google.com/semanticexperiences/ 此外，谷歌还发布了「通用语句编码器」（Universal Sentence Encoder）
百度的 STACL（Simultaneous Translation with Anticipation and Controllable Latency）是首个拥有预判能力和可控延迟的机器同传翻译系统。它是一个能够进行高质量双语同传的自动系统，代表了自然语言处理方向的重大突破。这一技术的挑战很大一部分在于源语和目标语之间的次序差异以及现实世界同传应用的延迟需求。
利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来，自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。
计算机非常擅长使用结构化数据，例如电子表格和数据库表。但是我们人类通常用文字交流，而不是使用电子表格来交流。这对计算机来说不是一件好事。
📷 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 下面尝试用QA的形式深入不浅出BERT/Transformer的细节知识点。 1、不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？ Self-Attention的核心是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示，从而更好的利用上下文的信息。 self-attention中，sequence中的每个词都会和sequence中的每个词做点积去计算相似度，也包括这个词本身。 对于 sel
参加工作时间久一点的工程师应该有这样一个体会：自己平时代码写得再多再好，可一旦要用文档去描述或者表达某一个事情或者问题时，都感觉非常困难，无从下手，不知道自己该写什么不该写什么；或者费了九牛二虎之力写出来的东西没法满足要求，需要再三去修改调整。这其中的主要原因我归纳有两点：
【导读】我们从日常每天都会用到的推荐系统到现在研究火热的开放性聊天、对话机器人，越来越多的产品与应用的背后都需要自然语言处理（NLP）和知识图谱的技术。也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢？如果计算机想要更好的理解人类的语言，拥有更好的人机交互体验，都离不开 NLP。那么，计算机到底是如何理解人类语言的？接下来让我们跟着作者 Adam Geitgey ，和他一起体会自然语言处理技术里那些有意思的事情。
自回归模型（Autoregressive Model, AR），通过估计一串文本序列的生成概率分布进行建模。一般而言，AR模型通过要么从前到后计算文本序列概率，要么从后向前计算文本序列概率，但不论哪种方式的建模，都是单向的。即在预测一个单词的时候无法同时看到该单词位置两边的信息。假设给定的文本序列$x=(x_1, x_2, ..., x_n)$，其从左到右的序列生成概率为：
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