在这篇文章中，我将讨论两个关于迁移学习的应用：NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）。并且我会分别在这两个领域提供一个范例。 NLP 现在很多NLP管道都在使用词嵌入（word embedding）。与独热编码相比，这些单词的嵌入是一种更丰富的表示单词的方式。它们被广泛使用，并且存在着不同的变体。通常，这些变体在其起源的语料库中有所不同，例如维基百科、新闻文章等，以及嵌入的模型也有所不同。了解这些模型和语料库的背景知识是很重要的，从而可以了解是否使用词嵌入学习是明智的。人们通常不会使用“嵌入式”迁移学习
在本文中，我们将介绍自然语言处理（NLP）在迁移学习上的最新应用趋势，并尝试执行一个分类任务：使用一个数据集，其内容是亚马逊网站上的购物评价，已按正面或负面评价分类。然后在你可以按照这里的说明，用你自己的数据重新进行实验。
迁移学习模型的思路是这样的：既然中间层可以用来学习图像的一般知识，我们可以将其作为一个大的特征化工具使用。下载一个预先训练好的模型（模型已针对ImageNet任务训练了数周时间），删除网络的最后一层（完全连接层），添加我们选择的分类器，执行适合我们的任务（如果任务是对猫和狗进行分类，就选择二元分类器），最后仅对我们的分类层进行训练。
本系列文章主要分享近年来事件抽取方法总结，包括中文事件抽取、开放域事件抽取、事件数据生成、跨语言事件抽取、小样本事件抽取、零样本事件抽取等。主要包括以下几大部分：
在Qure，我们建立了深度学习模型来检测放射影像中的异常。这些模型需要大量的标记数据来学习诊断异常。因此，我们从医院和门诊放射中心收集了一个大型数据集。这些数据集包含相关的临床放射学报告。
自然语言是指人类相互交流的语言，而自然语言处理是将数据以可理解的形式进行预处理，使计算机能够理解的一种方法。简单地说，自然语言处理(NLP)是帮助计算机用自己的语言与人类交流的过程。
ChatGPT（GPT-3.5）和其他大型语言模型（Pi、Claude、Bard 等）凭何火爆全球？这些语言模型的运作原理是什么？为什么它们在所训练的任务上表现如此出色？
SpaCy 是一个免费的开源库，用于 Python 中的高级自然语言处理包括但不限于词性标注、dependency parsing、NER和相似度计算。它可帮助构建处理和理解大量文本的应用程序可用于多种方向，例如信息提取、自然语言理解或为深度学习提供文本预处理。
这两天被EMNLP2023国际顶会的消息刷屏了，世界各地的大佬齐聚新加坡，带来了一场NLP盛宴。今年EMNLP2023 的投稿论文数量将近5000篇，长论文接收率为23.3%，短论文接收率为14%，整体接收率为21.3%。
文本已成为最常见的表达形式之一。我们每天都要发送电子邮件、短信、推文、更新状态。因此，非结构化文本数据变得非常普遍，分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。
在这篇文章中，我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展，包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行，并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。
2019 年，可谓是 NLP 发展历程中具有里程碑意义的一年，而其背后的最大功臣当属 BERT ！
本次给大家分享的是今年腾讯微信AI团队入选ACL的两篇文章，第一篇文章主要是针对中文诗歌生成的问题，介绍中文现代诗歌生产的修饰控制编码器，该编码器具有隐喻、拟人化等修辞功能。第二篇文章主要是针对递归神经网络RNNs在全局信息建模上的不足，提出了一种全局上下文增强的深度转换架构（美其名曰：GCDT）。其在NER、Chunking上都得到了比较好的结果。
那么 NLP 到底是什么？学习 NLP 能带来什么好处？
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
自然语言处理（NLP）是指对人类语言进行自动分析和表示的计算技术，这种计算技术由一系列理论驱动。NLP 研究从打孔纸带和批处理的时代就开始发展，那时分析一个句子需要多达 7 分钟的时间。到了现在谷歌等的时代，数百万网页可以在不到一秒钟内处理完成。NLP 使计算机能够执行大量自然语言相关的任务，如句子结构解析、词性标注、机器翻译和对话系统等。
自然语言处理（NLP）是指对人类语言进行自动分析和表示的计算技术，这种计算技术由一系列理论驱动。NLP 研究从打孔纸带和批处理的时代就开始发展，那时分析一个句子需要多达 7 分钟的时间。到了现在谷歌等的时代，数百万网页可以在不到一秒钟内处理完成。NLP 使计算机能够执行大量自然语言相关的任务，如句子结构解析、、机器翻译和等。
深度学习（Deep Learning）技术对自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）领域有着巨大的影响。
【磐创AI 导读】：本文介绍了如何使用Python中的NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化，欢迎大家转发、留言。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
【磐创AI 导读】：本文将会带大家了解XLNet在语言建模中优于BERT的原因，欢迎大家转发、留言。
2018 年 10月，Bert 问世。从此，一波 NLP 迁移学习的研究热潮向我们袭来。
还记得不久之前的机器阅读理解领域，微软和阿里在SQuAD上分别以R-Net+和SLQA超过人类，百度在MS MARCO上凭借V-Net霸榜并在BLEU上超过人类。这些网络可以说一个比一个复杂，似乎“如何设计出一个更work的task-specific的网络"变成了NLP领域政治正确的研究方向。而在这种风向下，不管word2vec也好，glove也好，fasttext也好，都只能充当一个锦上添花的作用。说好的迁移学习、预训练呢？在NLP似乎始终没成主角。
在前面我们介绍了Stanford CoreNLP， 自然语言处理之命名实体识别-tanfordcorenlp-NER(一)
【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。
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80055046 论文地址：http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf
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。
下面要介绍的论文选自AAAI 2020，题目为：「Attendingto Entities for Better Text Understanding」，axriv地址为：https://arxiv.org/abs/1911.04361。
大型基于Transformer的神经网络，例如BERT，GPT和XLNET，最近在许多NLP任务中取得了最新的成果。这些模型的成功基于通用任务（例如语言建模）和特定下游任务之间的迁移学习， 这些模型在有标记数据的静态评估集上表现出色。但是，在商业环境中部署这些模型通常会产生较差的结果。这是因为商业环境通常是动态的，并且在推理数据和训练数据之间包含连续的领域变化，例如新主题，新词汇或新写作风格等。
昨日，Nature子刊Medicine发布了一篇重磅文章——《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》，在业界引发了不小的反响。
【新智元导读】本文是纽约大学助理教授 Sam Bowman 关于自然语言处理中深度学习活跃领域的课程讲义PPT。对深度学习NLP领域最近较为活跃的研究进行了综述，其中包括Attention 模型、结构
雷锋网 AI 研习社按：伴随着近几年的机器学习的热潮，自然语言处理成为了目前炙手可热的研究方向，同时也是 Google、Microsoft、Facebook、Baidu、Alibaba 等各大公司投入巨额资金和高端人力努力争夺的下一个互联网流量入口（智能助手、智能音箱等）。
StanfordNLP 结合了斯坦福团队参加 CoNLL 2018 Shared Task on Universal Dependency Parsing 使用的软件包，和 Stanford CoreNLP 软件的官方 Python 接口。StanfordNLP 不仅提供 CoreNLP 的功能，还包含一系列工具，可将文本字符串转换为句子和单词列表，生成单词的基本形式、词性和形态特征，以及适用于 70 余种语言中的句法结构。
翻译 | 林椿眄、刘畅、彭硕 编辑 | Donna Suisui 过去几年，深度学习架构和算法在图像识别和语音处理等领域取得了重大的进步。而在NLP（自然语言处理）领域，起初并没有太大的进展。不过现在，NLP领域取得的一系列进展已证明深度学习技术将会对自然语言处理做出重大贡献。一些常见的任务如实体命名识别，词类标记及情感分析等，自然语言处理都能提供最新的结果，并超越了传统方法。另外，在机器翻译领域的应用上，深度学习技术所取得的进步应该是最显著的。 这篇文章中，我将在通过一些深度学习技术来阐述2017年N
大多数6岁儿童都能处理的语言问题，现在机器还远远做不到……但是，我们正在快速进步中。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 文章虽然不长短短四页，却简明地涵盖了 PLM 过去的一系列工作。 近年来，大规模预训练语言模型（PLM）已经显著提升了各种 NLP 任务的性能。从 BERT 和 GPT-2 开始，自监督预训练 + 监督式微调的范式取得了巨大的成功，刷新了语义相似度、机器阅读理解、常识推理和文本摘要等很多 NLP 领域的 SOTA 结果。此外，中等规模的 PLM 实现了广泛和快速的模型微调和调整。 但是，在很多实际尤其是新颖的 NLP 场景中，受限于预算或者时间，用于有效微调的标注数据极其有限
以下是使用Flair 重现这些数字的方法。您还可以在我们的论文中找到详细的评估和讨论：
NLTK作为文本处理的一个强大的工具包，为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。本公众号开更Natural Language Toolkit（即NLTK）模块的“ Natural Language Processing”教程系列。
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。
来源：机器学习初学者本文约4500字，建议阅读8分钟我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，这个是NLP（自然语言处理）的非常重要的部分。 导语 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后，BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火，在本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，这个是NLP（自然语言处理）的非常重要的部分。 正文开始 前言 2018年可谓是自然
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： The Data Science Behind Natural Language Processing 作者 | John Thuma 翻译 | luyao777 校对 | Pita 审核 | 酱番梨 整理 | 立鱼王 原文链接： https://medium.com/dataseries/the-data-science-behind-natural-language-processing-69d6df06a1f
笔者寄语：与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包，简单易懂，分词是一个非常重要的步骤，可以通过一些字典，进行特定分词。大致分析步骤如下：
来源：计算机视觉与机器学习作者丨Jay Alammar 链接丨https://jalammar.github.io/illustrated-bert/本文约4600字，建议阅读8分钟本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后，BERT 就在 NLP 领域大火，在本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 前言 2018年可谓是自然语
其用于有如下的 从「中文分词」、「词云画像」、「词性分析」到「自动摘要」、「关系挖掘」、「情感分析」、「知识图谱」等
并且，在同等计算资源的情况下，ELECTRA 的性能优于现有方法；而在参数量只有 1/30 的情况下，取得不逊于最先进 BERT 系列模型的性能。
大数据文摘作品 编译：小饭盆、周佳玉、笪洁琼、钱天培 豆瓣水军检测、《权游》续写、越来越神的谷歌翻译...... 最近自然语言处理（NLP）的各路应用可是被玩得风生水起。 这些NLP应用看起来炫酷到没道理，但其实背后的原理并不难理解。 今天，文摘菌就来扒一扒最常用的自然语言处理技巧和模型，手把手教你做一个简单神奇的小应用。 不吹不黑，90%的NLP问题都能用类似方法解决。 今天这个教程从数据处理的三大阶段教你自然语言处理： 收集，准备、检查数据 建立简单的模型（包括深度学习模型） 解释、理解你的模型 整篇
梅西(Lionel Messi)无需介绍,甚至不喜欢足球的人都听说过，最伟大的球员之一为这项运动增光添彩。这是他的维基百科页面：
2017年，谷歌的研究人员发表了一篇论文，提出了一种用于序列建模的新型神经网络架构。 被称为Transformer的这一架构在机器翻译任务上的表现优于循环神经网络（RNN），在翻译质量和训练成本方面都是如此。
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