在广阔的人工智能领域中，有着这样一个神奇的分支——自然语言处理，它研究人工智能在各种语言场景中的应用，我们不禁会思考这样一个问题，电脑是怎么理解我们的自然语言的呢。...常见方法 1.基于词典的方法 介绍 在自然语言处理学科发展的早期，人们将一些词语的关系串成一个网络，这个网络也叫作同义词词典，类似下图，从一个单词出发可以得到与它相关的近义词，反义词等，通过这个网络，可以让计算机了解单词之间的相关性...语料库 自然语言处理领域有非常多的语料库，这些语料库收录了许多人类写的文字，包括一些作家的文章，这些语料库可以看作是一个自然语言处理领域通用的数据集 然后呢我们要对其中的文字进行编码（因为计算机只能理解数字...，它的意义与它上下文的单词有关，这点我们也能理解，就像我们常常在英语考试中通过上下文来理解某个不认识的单词一样 想想看，我们统计了两个不同单词的上下文，发现他们的上下文差不多，那么我们是不是就可以猜测这两个单词相关呢...，我们可以告诉机器是否要省略某些词 还有，当语料库有许多个句子时，我们是不是要区分哪些词是哪句话的呢 基于这些思想，我们接着往下看吧 Bert bert模型是一个自然语言处理任务的模型，在本章中我们将用它来进行讲解
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。...语义理解是NLP的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取意义和信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的语义理解。图片词汇语义在自然语言处理中，词汇是理解文本的基础。...问答系统问答系统是一种基于自然语言处理技术的人机交互系统，旨在回答用户提出的问题。问答系统通常包括问题理解、信息检索和答案生成三个步骤。在问题理解阶段，系统需要理解用户提出的问题。...总结自然语言处理的语义理解是一种强大的技术，可以帮助我们从大量的文本数据中提取意义和信息。词汇语义、句法分析、语义角色标注、命名实体识别、语义相似度和问答系统是语义理解的常见技术。...随着自然语言处理技术的不断发展，语义理解将在越
那么智能助手如何理解用户的指令，最终完成指令任务呢？任务型语音对话的处理流程主要包括：语音识别，自然语言理解，对话管理、对话生成，语音合成 ( 图1 )。...要理解用户的指令，就需要对用户输入进行自然语言理解，也就是对转换为文本的用户输入进行分析，得到用户的意图和关键信息。...由于语言本身的特性，任务式对话系统中的自然语言理解有很多难点。 01 自然语言理解的难点 1. 语言的复杂性 语言本身很复杂，虽然有很多语法去描述，但语言不是只用语法就可以描述完全的。...语言的歧义性 有时，用户输入还会有歧义性。比如，用户输入"关闭放华晨宇的山海"，用户到底是想关闭还是播放，这里存在歧义。 因此，任务式对话系统中的自然语言理解，面临很大的挑战。...下面对自然语言理解的主流方法和研究进展进行介绍。 02 规则方法 自然语言理解使用的算法可分为规则方法和机器学习方法。 意图判断和槽抽取的规则方法有FST算法、trie树等。
考虑到兴奋分子额外的扭动会导致（随机的）可能性增加。 温度并不是特定于 OpenAI；它更属于自然语言处理（NLP）的思想。...考虑一个模型首次接收到的句子： To be or not to be. 它理解这个句子是一串有序的单词，句号表示结束。如果这是它唯一知道的句子，它将不会做出任何合理的预测。...我们将句号视为短语的结束，因此它可以被任一选项共享，就像前两个单词一样。 基于前两个输入可能产生的选项。 因此，橙色线代表一种变化。我们的模型现在理解两行。...ChatGPT的真正任务是理解问题的上下文，并在回应中反映出来。 阅读本地报纸上的天气预报时，如果随后我利用这些信息回答一位想知道明天是否晴朗的朋友，我并不是在“剽窃”他们。...Gmail通过其庞大的规模和理解分布模式的能力克服了这一问题。 总体而言，我们认识到LLMs在社会上是积极的。最终，法律将会在培训过程的做与不做方面形成正式规范。
新词发现 本“新词发现”模块基于信息熵和互信息两种算法，可以在无语料的情况下提取一段长文本中的词语，并支持过滤掉系统中已存在的“旧词”，得到新词列表。...调用方法 静态方法 一句话静态调用接口已经封装到HanLP中： /** * 提取词语 * * @param text 大文本 * @param size... * @param newWordsOnly 是否只提取词典中没有的词语 * @return 一个词语列表 */ public static List<WordInfo... * @param newWordsOnly 是否只提取词典中没有的词语 * @return 一个词语列表 */ public static List<WordInfo...min_freq 词语最低频率 * @param min_entropy 词语最低熵 * @param min_aggregation 词语最低互信息 * @param filter 是否过滤掉HanLP中的词库中已存在的词语
自然语言处理属于人工智能领域，它将人类语言当做文本或语音来处理，以使计算机和人类更相似，是人工智能最复杂的领域之一。 由于人类的语言数据格式没有固定的规则和条理，机器往往很难理解原始文本。...要想使机器能从原始文本中学习，就需要将数据转换成计算机易于处理的向量格式，这个过程叫做词表示法。 词向量 词表示法在向量空间内表达词语。...其中有一个隐藏层，它执行权重矩阵和输入向量w(t)之间的点积运算。 隐藏层中不使用激活函数。 现在，隐藏层中的点积运算结果被传递到输出层。 输出层计算隐藏层输出向量和输出层权重矩阵之间的点积。...如果在指定上下文位置中预测的单词是错误的，我们会使用反向传播算法来修正权重向量W和W’。 以上步骤对字典中的每个单词w(t) 都要执行。 而且，每个单词w(t) 会被传递K次。...找到N和c的最佳值很困难。 2. Softmax函数计算耗费的时间很长。 3. 训练这个算法耗时较长。 来源商业新知网，原标题：简单粗暴！一文理解Skip-Gram上下文的预测算法
雷锋网文章 苏剑林科学空间 感谢以上的作者 本篇文章讲解的整体结构 seq2seq中的简单attention机制 attention机制的通用定义(Stanford课件中的定义) attention...attention score用的当前步的隐藏状态st和前面的hi去算的，感兴趣的可以看下面的论文，自己理解吧，对应的TensorFlow.contrib.seq2seq里面的两种attention机制...attention score的计算主要有以下几种： 注意点积attention score这里有个假设，就是s和h的维数要一样才能进行点积，很好理解。...attention机制来处理自己，从句子中提取关注信息。...它在很多任务上都有十分出色的表现，比如阅读理解 (Cheng et al., 2016) 、文本继承 (textual entailment/Parikh et al., 2016) 、自动文本摘要 (
如何生成LM LM的评估 介绍 NLP中的语言模型是计算句子（单词序列）的概率或序列中下一个单词的概率的模型。...这里，count(X)表示X出现在语料库中的时间。 对于我们的LM，我们必须计算并存储整个语料库中的所有n-grams，随着语料库越来越大，这需要大量的存储空间。...上面的文字是用商业和金融新闻语料库中的N-grams（N=3）生成的，它符合语法知识但不连贯，因为我们只考虑最后两个单词来预测下一个单词。...所有的RNNs都是由一系列重复的神经网络模块组成的。在标准RNN中，这个重复模块将有一个非常简单的结构，比如一个单一的tanh层。在LSTMs中，重复模块具有不同的结构。...我们得出的结论是，LSTM是制作语言模型的最佳方法，因为它考虑并处理了长期依赖问题。
主要是对迁移学习的介绍以及预训练方面的经典方法。 提纲 介绍：本节将介绍本教程的主题：迁移学习当前在自然语言处理中的应用。...为什么要在自然语言处理任务中使用迁移学习 许多 NLP 任务共享关于语言的常识 (例如语言表示、结构相似性) 跨任务共享的、不同层次的，含义和结构的表示 任务之间可以互通有无——例如语法和语义 带注释的数据很少...为什么要在自然语言处理任务中使用迁移学习 ?...（经验之谈） 自然语言处理任务中的迁移学习种类 Ruder (2019) 迁移学习包括 Transductive 与 Inductive 两种： Transductive：相同的任务；但只有原领域的标注数据...Prediction任务学习句子级别信息 进一步完善和扩展了GPT中设计的通用任务框架，使得BERT能够支持包括：句子对分类任务、单句子分类任务、阅读理解任务和序列标注任务 预训练阶段 因为Encoder
本文转载自明略研究院的技术经理牟小峰老师讲授的语言处理中的分词问题。 如何界定分词 中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。...不同语料库的数据无法直接拿过来混合训练。 以前曾经出过分词规范 (GB13715)，以“结合紧密，使用稳定”作为分词建议，后来发现这个建议弹性太大，不同的人有不同的理解，无法有效实施。...在问答系统中，需要对文本实现较为深入的理解，对分词和实体识别的准确性要求很高。 不用的使用场景，对分词提出了不同的要求，不需要片面地追求高准确率。 别家系统的准确率怎么这么高？...其它未登录词中，专业术语的提取会对文本分类和文本理解有重要帮助。 分词中的语料问题 基于统计模型的分词系统，在分词结果上出现差异的一个原因是对语料的预处理差异导致。...增加词表 增加词表是提高切分准确率“立竿见影”的办法。在自然语言处理中，只要是封闭集合的词语或实体，可以考虑利用词表来切分，例如成语。该方法简单有效。
概述 异常处理是Web应用程序开发的一个关键方面，它确保应用程序可以优雅地处理意外错误并为用户提供有意义的响应。Laravel提供了一个强大的异常处理系统，允许您有效地管理错误。...在本文中，我们将探索Laravel中异常处理的基本原理，涵盖关键概念。 理解Laravel中的语法 在Laravel中，异常用于处理应用程序执行过程中可能发生的错误和异常。...这些是Exception类或其子类的实例，提供有关错误的详细信息。Laravel的异常处理集中在App\Exceptions\Handler类中，这允许您自定义异常报告和呈现的方式。...异常处理程序 Laravel中的Handler类负责捕获和处理异常。它包含报告和呈现异常的方法。...如果为true，我们返回一个自定义的错误视图;否则，我们让Laravel使用父render()方法处理异常。 自定义异常类 创建自定义异常类允许您组织和管理应用程序中不同类型的错误。
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1 引言 随着深度学习的发展，各种各样的神经网络被用来解决「自然语言处理」（NLP）问题，例如卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、注意力机制等等。...这种嵌入存在两个主要局限性：第一个是嵌入是静态的，与上下文无关，无法处理多义词；第二个是难以处理不在词汇表中的词。...上下文 可以通过神经编码器 建模，条件概率 可以理解为在给定上下文的情况下整个词典的概率分布，通过下式计算： 其中 是一个预测层。...模型需要去识别文档真正的起始位置。 基于上述方式我们可以看出，MLM 实际上可以理解为 DAE 的一种。...NSP 能够教会模型理解两个输入句子的联系，有利于对这种信息敏感的下游任务（如 QA 和 NLI）。 然而近年来，后续的研究对 NSP 的必要性提出了不少质疑。
自然语言处理（NLP）在制药业的使用似乎少于机器视觉和预测分析等AI方法，但尽管如此，NLP在制药业仍有一些应用。该行业主要处理结构化数据，但是在某些业务领域中，非结构化数据是常态。...在本文中，我们讨论了自然语言处理如何帮助制药公司理解其非结构化数据并使用其进行决策。 ? 制药公司可能拥有各种数字格式的类型化、非结构化数据，这些数据可用于确定患者参加临床试验的资格。...AI供应商提供的常见解决方案是NLP程序，可以从扩展的患者档案列表或数据库中识别出最适合给定试验的患者。...开发人员不仅需要运行每个ICD-10代码，还需要标记每种类型的文档中的每个特定字段，并通过该模型运行成千上万的报告。...并不是很多供应商提供可以专门处理此类情况的解决方案，但是有些供应商声称能够在保护隐私的同时混淆信息，同时仍能提供有用的见解。
使用过hanlp的都知道hanlp中有许多词典，它们的格式都是非常相似的，形式都是文本文档，随时可以修改。本篇文章详细介绍了hanlp中的词典格式，以满足用户自定义的需要。...（3）.txt词典文件的分隔符为空格或制表符，所以不支持含有空格的词语。如果需要支持空格，请使用英文逗号,分割的纯文本.csv文件。在使用Excel等富文本编辑器时，则请注意保存为纯文本形式。...数据结构 Trie树（字典树）是HanLP中使用最多的数据结构，为此，我实现了通用的Trie树，支持泛型、遍历、储存、载入。...B）你也可以添加你认为合理的接续，但是这两个词必须同时在核心词典中才会生效。 （3）命名实体识别词典 a）基于角色标注的命名实体识别比较依赖词典，所以词典的质量大幅影响识别质量。...b）这些词典的格式与原理都是类似的，请阅读相应的文章或代码修改它。
natural-language-processing-adit-deshpande-cs-unde 作者：Adit Deshpande 编译：KK4SBB 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 自然语言处理是研究和实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法...本文主要介绍深度学习在自然语言处理中的应用。 自然语言处理简介 自然语言处理是研究和实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。...理解音素和词素等术语是基本功，有专门的语言培训课程。我们先来看看传统的NLP方法是如何理解下面这个词语： ? 假设我们的目标是从该词提取出一些信息（情感偏向、词意等等）。...但是，作者的初衷是希望大家对深度学习在自然语言处理领域的应用能有一个感性的认识。 词向量 既然深度学习方法喜欢用数学符号，那我们就把每个单词表示为一个d维的向量。假设 d=6。 ?...不错，我们现在已经对深度学习在自然语言处理领域的应用有了清晰的认识，接下来一起就读几篇论文吧。
CNNs背后的直觉知识在计算机视觉的用例里更容易被理解，因此我就先从那里开始，然后慢慢过渡到自然语言处理。 什么是卷积运算？ 对我来说，最容易的理解方式就是把卷积想象成作用于矩阵的一个滑动窗口函数。...在计算机视觉的例子里，我们的滤波器每次只对图像的一小块区域运算，但在处理自然语言时滤波器通常覆盖上下几行（几个词）。因此，滤波器的宽度也就和输入矩阵的宽度相等了。...尽管高度，或者区域大小可以随意调整，但一般滑动窗口的覆盖范围是2~5行。综上所述，处理自然语言的卷积神经网络结构是这样的（花几分钟时间理解这张图片，以及维度是如何变化的。...单词显然是以某些方式组合的，比如形容词修饰名词，但若是想理解更高级特征真正要表达的含义是什么，并不像计算机视觉那么明显了。 由此看来，卷积神经网络似乎并不适合用来处理NLP任务。...卷积神经网络在自然语言处理的应用 我们接下来看看卷积神经网络模型在自然语言处理领域的实际应用。我试图去概括一些研究成果。
例如，BERT 虽然提升了很多自然语言理解任务的表现，但是却很难用于语言生成任务。 「语料」。下游任务的数据分布应该接近训练 PTM。...「GLUE」（The General Language Understanding Evaluation）标准是一个集合了 9 个自然语言理解任务的标准，其中包括：「单句分类」任务（CoLA 和 SST...问答 问答（QA）或是狭义概念的机器阅读理解（MRC）是 NLP 中的重要应用。...由于 GPU 显存大小的限制，目前大部分的 PTM 一次只能处理长度不超过 512 个 token 的序列。...和 CNN 相比，由于类 Transformer 和语言的复杂性，PTM 的理解要更加困难。一些研究分析了 PTM 中的语言和世界知识（参考 3.3 节），帮助我们一定程度上理解 PTM。
封面.jpg 学习内容 在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。...我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。...python中虚拟java环境），hanlp（开源中文处理工具，不只是分词还有各种工具），hanlp的root路径配置及data数据包放置[4] 2,主要程序[5] w2v_model = KeyedVectors.load_word2vec_format...HANLP的普通分词功能，另外需注意，hanlp.segment()不能直接输出或赋值给python，因为其是java环境中数据，所以只有转为str（）后，再进行处理，否则会报错#A fatal error...4,分析 在样本中，所有样本分词结果jieba比hanlp要多分出100个词左右。
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。...机器学习的实体识别——开箱即用的实体很方便，但通常是通用的，在许多情况下，需要识别其他的实体类型。例如，在招聘环境中处理文档时，我们想要识别工作头衔和技能。在零售环境中，我们希望识别产品名称。...命名实体识别是本博客中讨论的许多其他rda技术的关键预处理技术。其他命名为实体识别用例的例子包括: 在财务说明书中指明公司和基金的名称。...基于摘要的摘要使用自然语言生成来改写和压缩文档。与基于提取的方法相比，这种方法更加复杂和实验性。 文本摘要可用于使人们能够快速地消化大量文档的内容，而不需要完全阅读它们。...rda技术必须能够理解不同的样式、歧义和单词关系，从而获得准确的洞察。 IDA需要理解通用语言和特定领域的术语。
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