中科院计算所 NLPIR、哈工大 LTP、清华大学 THULAC 、斯坦福分词器、Hanlp 分词器、jieba 分词、IKAnalyzer 等
请务必首先检查第1部分，第2 部分和第3部分！
今年，NeurIPS论文提交数再次创新高，与去年相比增加了38%。但是，论文接收率相比来说，稍有下降。
斯坦福大学计算机系助理教授、斯坦福人工智能实验室成员 Percy Liang 主要研究方向为自然语言处理（对话系统，语义分析等方向）及机器学习理论，他与他的学生合作的论文刚刚获得 ACL 2018 短论文奖，其本人亦是 2016 年 IJCAI 计算机和思想奖（Computers and Thought Award）得主。Percy 的团队推出的 SQuAD 阅读理解挑战赛是行业内公认的机器阅读理解标准水平测试，也是该领域的顶级赛事，被誉为机器阅读理解界的 ImageNet（图像识别领域的顶级赛事）。参赛者来自全球学术界和产业界的研究团队，包括微软亚洲研究院、艾伦研究院、IBM、Salesforce、Facebook、谷歌以及卡内基 · 梅隆大学、斯坦福大学等知名企业研究机构和高校，赛事对自然语言理解的进步有重要的推动作用。
中文分词 就是将一句话分解成一个词一个词，英文中可以用空格来做，而中文需要用一些技术来处理。 三类分词算法： 1. 基于字符串匹配： 将汉字串与词典中的词进行匹配，如果在词典中找到某个字符串，则识别出一个词。 优点，速度快，都是O(n)时间复杂度，实现简单。 缺点，对歧义和未登录词处理不好。 此类型中常用的几种分词方法有： 1. 正向最大匹配法： 假设词典中最大词条所含的汉字个数为n个，取待处理字符串的前n个字作为匹配字段。若词典中含有该词，则匹配成功，分出该词，然后从被比较字符串的n+1处开始再取n个
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块，不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性，句法树等模块的效果，当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。在人机自然语言交互中，成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果，帮助计算机理解复杂的中文语言。
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。
本文介绍了自然语言处理中成分句法分析，包括定义、基本任务、常见方法以及短语结构和依存结构的关系，最后，分享了一些流行的工具以及工具实战例子。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！
张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。
全球院校计算机科学领域实力排名开源项目CSRankings，更新了2018年的最新数据。根据该项目的最新排名：
作者：Talha Chafekar翻译：顾伟嵩校对：阿笛 本文约1400字，建议阅读5分钟本文探讨了单词和n-grams的不同组合方法，以及如何借助基于树的表示法，以自底向上的方式预测短语或单词的二元或多类（本例中为5）细粒度情感。
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今天给大家介绍的是由斯坦福大学Anvita Gupta和James Zou两人在“Nature Machine Intelligence”上发表的文章” Feedback GAN (FBGAN) for DNA: a Novel Feedback-Loop Architecture for Optimizing Protein Functions”。
今天的教程里，我就手把手带你在 Python 上使用 StanfordNLP，进行自然语言处理实战。
【新智元导读】自然语言处理顶级会议 EMNLP2016 今天公布了本届大会最佳论文。本文介绍会议概况，节选主旨演讲、讲座及Workshop 等亮点介绍，最后给出最佳论文。 2016 年自然语言处理（NLP）领域的顶级会议——自然语言处理实证方法大会（Empirical Methods in Natural Language Processing，EMNLP）将于11月 1 日至 5 日在美国德克萨斯州奥斯汀市举行。今年网上报名时间10月22日截止，因此本届大会参会人数暂时还无法确定。不过，去年和前年的 EM
论文实现了一个准确快速的依存句法分析器( Dependency Parser)，模型是三层神经网络，解决了三个目前普遍存在的语义分析难题。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！视频和课件等资料的获取方式见文末。
主要资源来自TensorFlow中文社区，翻译借助谷歌翻译，仅用于资源分享。 以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库，持续更新中。 C 通用机器学习 推荐人 -一个产品推荐的Ç语言库，利用了协同过滤。 计算机视觉 CCV – C / Cached /核心计算机视觉库，是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat – VLFeat是开源的计算机视觉算法库，有Matlab工具箱。 ---- C ++ 计算机视觉 OpenCV – 最常用的视觉库。有C ++，C，Python以及Java接口），支持Win
积极的？ 消极的？ 中性的？ 使用斯坦福 CoreNLP 组件以及几行代码便可对句子进行分析。
泰晤士高等教育世界大学排名、QS 世界大学排名、USNews 世界大学排名、上海软科世界大学学术排名是公认的四大权威世界大学排名。
2018 年 4 月 23 日至 27 日，第 27 届国际万维网会议(26th International World Wide Web Conference) 在法国里昂举行。斯坦福大学SNAP组
使用人工智能来预测患者死亡的时间听起来像反乌托邦科幻电视剧“黑镜”中的一幕。但是斯坦福大学的研究人员认为，AI 的这个用途，可以给医生和病人及早地开始必要的临终交谈提供一个良好的机会。 许多医生经常就关于他们的病人何时会死亡提供过于乐观的估计，延迟了进行临终选择的交流。这种可以理解的人类倾向可能导致病人在医院里接受多余的、昂贵的且强烈的治疗，而不是在相对舒适的环境中更加平和地结束生命。斯坦福大学研究小组正在测试的另一种方法是使用人工智能来帮助医生筛选新入院的患者，这些患者可以从谈论姑息关怀的选择中受益。
CoNLL 系列评测是自然语言处理领域影响力最大的技术评测，每年由 ACL 的计算自然语言学习会议（Conference on Computational Natural Language Learning，CoNLL）主办。在今年 CoNLL-2017 评测（http://universaldependencies.org/conll17/）上，哈工大社会计算与信息检索研究中心取得第四名的佳绩，这也是亚洲团队所取得的最好成绩。为此，AI 科技评论近日邀请到了哈尔滨工业大学计算机学院副教授车万翔博士做了一次
Michael Saunders 曾任斯坦福大学管理科学与工程系教授。目前，他是斯坦福大学荣誉教授、数学家、世界级算法专家，工业与应用数学学会会士，新西兰皇家学会荣誉成员，斯坦福大学发明名人堂成员。
AI 科技评论按，4 月 25 日，在由涂鸦智能联合知名财经媒体《新财富》、人工智能领域知名媒体《全球智能化商业》共同举办的「全球智能化商业峰会」上，斯坦福大学荣誉教授、新西兰皇家学会荣誉成员、世界级算法专家 Michael Saunders 进行了以「基於约束优化的算法：通用软件的益处」为主题的演讲。
美国计算机协会（ACM）宣布将2017年度的图灵奖颁给了芯片界的两位大师：曾任斯坦福大学校长的John L. Hennessy和曾任加州大学伯克利分校教授的David A. Patterson。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
18岁的Amy Jin刚从高中毕业，她热爱街舞、小提琴和英国文学。但她对计算机科学的无比热爱使她成为飞速发展的人工智能领域的超级明星。
相信任何一个计算机专业的人都不会对 RISC（精简指令集）陌生。这次图灵奖获得者就是为 RISC 发展做出巨大贡献的两个人。 AI 科技评论消息：3 月 21 日，美国计算机协会（ACM）将 2017 年图灵奖授予斯坦福大学前校长约翰·轩尼诗（John L. Hennessy）和加州大学伯克利分校退休教授大卫·帕特森（David A. Patterson），得奖理由如下：开创了一种系统的、定量的方法来设计和评价计算机体系结构，并对 RISC 微处理器行业产生了持久的影响。 详细来说，Hennessy 和
Arachni是一款基于Ruby框架搭建的高性能安全扫描程序，适用于现代Web应用程序。可用于Mac、Windows及Linux系统的可移植二进制文件。
StanfordNLP是一个软件包组合，包括斯坦福团队在CoNLL 2018 的通用依存解析(Universal Dependency Parsing)共享任务上使用的软件包，以及斯坦福CoreNLP软件的官方Python接口。
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 大学向来被视为学术研究最纯粹、发现和传播新的学科知识以及学生成长培养教育的的地方。但在今天，技术发明和其商业化已经成为越来越多研究型大学发展的重要部分。 在美国，这种技术发明和商业化发展模式被称为「大学技术转移」，起源于20世纪二三十年代。期间共经历了三个发展阶段，威斯康星大学 WARF 模式、麻省理工学院的第三方模式，以及斯坦福大学的OTL（技术许可办公室）模式分别为三个发展阶段的代表，其中，以OTL模式效果最佳，成为当前最普遍采用的模式。 近日，《Cell Press》
看过斯坦福 CS224n 的读者可能对 Manning 比较熟悉，他在公开课上介绍了非常多的自然语言处理方法与概念。而了解过斯坦福 CS231n 的读者对李飞飞也不陌生，她主导这一计算机视觉课程的设计。这两门公开课（2017）是了解自然语言处理和计算机视觉领域必不可缺的资源，而现在关注 NLP 的 Christopher Manning 成为 SAIL 新的负责人。
赛门铁克2017年互联网安全威胁报告中提出在他们今年扫描的网站中，有76%都含有恶意软件。如果你在用WordPress，SUCURI的另一份报告也显示，超过70％的被扫描网站也都存在一个或多个漏洞。
来自FreeBuf.COM *参考来源：geekflare，FB小编柚子编译 链接：www.freebuf.com/articles/web/155209.html 赛门铁克2017年互联网安全威胁报告中提出在他们今年扫描的网站中，有76%都含有恶意软件。如果你在用WordPress，SUCURI的另一份报告也显示，超过70％的被扫描网站也都存在一个或多个漏洞。 📷 如果你刚好是某个网络应用程序的所有者，怎样才能保证你的网站是安全的、不会泄露敏感信息？ 如果是基于云的安全解决方案，那么可能只需要进行常规漏扫
本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。
机器之心报道 编辑：泽南、陈萍 什么也阻止不了我去学习。 春天到了，斯坦福大学计算机科学系又迎来了一批博士新生。 该校的 CS 专业每年会收到上千份申请，招收约 80 名新人，其中一半会进入专注于人工智能研究的斯坦福人工智能实验室 SAIL。 对于这所美国名校而言，每个人都是百里挑一的精英。但仍让人始料未及的是，今年新生行列中出现了这样一个人，Google Scholar 统计显示，他的论文被引用数量竟已接近 4 万： 一个刚入学的新生，论文被引数比斯坦福很多助理教授还要高很多，这就不禁让人产生疑问，大
有些人可能想知道为什么有两种事件处理方式:事件流处理(ESP)和复杂事件处理(CEP)。这篇文章的最初版本是我在13年前写的。当然，ESP工具也随着时间的推移而改变。
美国国家加速器实验室（SLAC）和斯坦福大学的研究人员表示，脑模拟的“神经网络”可以改变天体物理学家分析其最复杂数据的方式，包括对我们对宇宙理解至关重要的时空极端扭曲。通常几周到几个月才能完成的分析，利用神经网络则可在几分之一秒内以完全自动的方式完成。 （1）闪电般快速的复杂分析 斯坦福大学科维理粒子天体物理与宇宙学研究所（KIPAC）、SLAC和斯坦福联合研究所的团队使用神经网络分析强引力透镜的图像，将星系图像乘以一个更大物体的引力（如星系团的重力）后变形成环和弧。扭曲提供了关于质量在空间中如何分布以及随
斯坦福的计算机专业处于世界顶尖水平。这所学校充满传奇：它创造了硅谷，是伟大科技公司的摇篮，引领世界科技发展。它践行纽曼和洪堡的教育模式，拥有最均衡的一流学科分布，为工业届和学术界培养了大量的人才。
Chip Huyen 是一位来自越南的作家和计算机科学家，现居于美国硅谷，就职于英伟达人工智能应用团队。
说到惠普，相信大家都不陌生，这家在 20 世纪 30 年代末，由两位年轻的斯坦福毕业生凭着自己的创业梦想和激情，以 538 美元的启动资金在美国西海岸加州帕拉阿托市的一个小小车库里创立的合伙公司，现今已发展为全球知名公司，产品涵盖了打印成像、个人计算、软件、服务和IT基础设施等众多领域，2021年世界财富500强，位列182位！
根据斯坦福人工智能实验室官方Twitter消息，深度学习自然语言处理领军人、斯坦福教授Chris Manning将接替李飞飞，成为该实验室最新一任负责人。
新课程名为自然语言理解（Natural Language Understanding），代号CS224U，是斯坦福大学今年春季的新课程。
选自斯坦福 机器之心编译 参与：李泽南、Smith 近日，斯坦福大学发布了 Stanford.NLP for .Net，为自然语言处理领域的开发者们提供帮助。顾名思义，它是 Stanford NLP 为.NET 准备的版本。 链接：https://sergey-tihon.github.io/Stanford.NLP.NET/ 该项目包含使用使用 IKVM.NET 将 Stanford NLP.jar 软件包重新编译到.NET 中的构建脚本，这些软件经过测试可以有效工作，该工具包的介绍网站是：https:/
入门机器学习是一个循序渐进的过程，优质的学习资源和科学的学习路线缺一不可。在本文中，来自英伟达人工智能应用团队的计算机科学家 Chip Huyen 不仅列出了十大优质的免费机器学习课程资源，还将其串成了一条高效的学习路线。
自然语言处理（NLP）或者计算语言学是信息时代最重要的技术之一。从网络搜索、广告、电子邮件到客户服务、语言翻译、虚拟代理、医疗报告等，NLP 的应用几乎无处不在。近年来，深度学习（或神经网络）在许多 NLP 任务上达到了非常高的性能，使用单个端到端神经模型就能完成许多任务，不再需要特定于任务的特征工程。
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