说起自然语言，大家都不陌生，像英语、日语、俄语、德语、法语等，尤其像英语是学习频率最高的语种之一。 现在又要说一种语言，它是也有单词、语法、表达的元素特征，这就是编程语言。...现在我们就来探讨一下两种语言之间的关系。为了探讨的方便，自然语言我们以英语为例，编程语言以现在比较火热的Python语言为例。...02 语法 自然语言有组成单词的既定规则，也就是语法。...还有就是，自然语言在练习过程中，需要你学习和模仿大师的作品，从中汲取养料，内化成文学底蕴，从而不断提高语言的应用技能和水平。...编程语言在实践中，你也需要不断地学习编程专家的代码，学习他们的编程思路和技巧，使自己也可以敲出优雅的代码。
克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 清华和智谱AI联合打造的多语言代码生成模型CodeGeeX，更新了！ 它支持的编程语言种类从原来的20种增加到100多种。...通过IDE中的插件，可以轻松实现「无缝自然语言编程」。 由于使用了新版基础模型，CodeGeeX2的功能更加强大。 据了解，这次的新版本，精度和速度分别是原来的两倍和三倍，内存消耗却只有1/5。...没关系，除了模型本身的更新，CodeGeeX的插件版本很快也将全面升级至新版。 新插件同样支持超过100种编程语言，说不定比我们知道的还要多。...只要打开问答模式，用自然语言描述想要查询的内容，CodeGeeX2就能自动生成SQL查询语句。 模型变强之后，会不会收费呢？不必担心，新版CodeGeeX插件将继续对个人用户免费开放。...传送门：https://codegeex.cn/zh-CN/playground 赶快来感受一下「无缝自然语言编程」吧！
“真的非常酷，这个软件叫MetaCode ，可以用自然语言编程，你看看！” 自然语言编程？ 难道我之前故事中杜撰的X语言，Z语言真的实现了？...（友情提示：横屏播放） DSL 看了一分钟，不仅哑然失笑：“大胖，这哪里是自然语言编程？分明是DSL编程！” “啥是DSL？”...“那这个软件就是针对UI编程领域的DSL喽？”...“对啊，就是这个意思，但是这个Metacode的DSL并不是一个通用的编程语言，你不能用它来做别的事情，你想想，你还用过哪些DSL？”...RoR的ActiveRecord相当于一个ORM领域的DSL，对吧？” “可以这么说，你看，这DSL是不是很有用，可以让我们抛弃细节，在一个更高的层面的编程，能极大地提升编程的效率。
于是一种大胆的想法诞生了：使用自然语言配合逐步的思路描述，通过与AI的交互来完成编程。...编程采用python代码输出。 最终测试结果是，可以认为通过自然语言+解答思路发送给AI进行编程是可行的。...代码提交结果： 实践后的思考 对于这个问题最初的想法就来自于在AI助手有了突破之后，尝试能否通过自然语言编程来代替程序语言编程。...自然语言编程可以让人们更为容易得表达自己的需求，并快速实现理想中的功能。 然而，自然语言编程也存在明显劣势。 首先，自然语言表达是模糊的和不精确的。...理由是这种自然语言编程的方法和近些年的编程语言发展模式很接近，让语言设计都更偏向于人类，而远离计算机硬件。
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。...有一系列的方法来执行命名实体识别: 开箱即用的实体识别——大多数NLP包或服务都包括用于识别实体的预先训练好的机器学习模型。...冲突-文本可能包括积极和消极的情绪。例如，“他们的第一张专辑很棒，但他们的第二张专辑是垃圾”应该被认为是积极的，消极的，或中性的?...综述 摘要缩短了文本，以创建一个连贯的主要观点的摘要。文本摘要有两种不同的方法: 基于提取的摘要在不修改原文的情况下提取句子或短语。这种方法生成由文档中最重要的N个句子组成的摘要。...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。
自然语言处理的发展 一、技术进步 1. 词嵌入 词嵌入是自然语言处理中的关键技术之一，它通过将单词映射到高维空间，使得单词之间的关系得以保留，进而使得深度学习模型能够更好地理解和生成语言。 2....注意力机制 注意力机制能够根据输入序列的重要性进行加权，从而更好地捕捉输入序列中的信息，对于理解和生成自然语言具有重要影响。...智能客服 智能客服可以通过自然语言处理技术理解用户的问题，提供智能化的回答，大大提高了客服效率。 2....情感分析 情感分析可以通过自然语言处理技术分析文本中的情感倾向，为企业提供营销和广告投放的指导。 三、挑战与前景 当前自然语言处理面临许多挑战，如数据稀疏性、语义歧义性、语言特异性和可解释性等。...同时，我们也需要关注自然语言处理技术的发展对伦理和社会的影响，如隐私保护、信息泄露、机器人权利和人工智能的社会责任等问题。
未来，将自然语言融入模仿学习可以减少自主机器人所需的编程，实现人与机器人之间的自然交互。...作者 | Mariano Phielipp 编译 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 用人类日常交流所说的自然语言指令去命令机械臂执行任务是一个很大的挑战。...在未来，将非结构化的自然语言融入到模仿学习中可以减少自主机器人对编程的需求，实现人与机器人之间的自然交互。这项创新可能会让自动化机器人在医疗保健、零售、制造和食品等行业的使用更上一层楼。...在不需要编程的情况下，人们只需要提供一组可以转换为函数式或概率表示的演示就好。然而，这种方法的局限性在于必须仔细设计状态表示来确保所有必要信息是可用的。...总的来说，这个模型对来自新参与者的新自然语言命令反应良好。 由此看来，自然语言指令可以在未来为机器学习和机器人开辟新的应用。
简介 作为理解、生成和处理自然语言文本的有效方法，自然语言处理（NLP）的研究近年来呈现出快速传播和广泛采用。鉴于 NLP 的快速发展，获得该领域的概述并对其进行维护是很困难的。...我们区分可以处理自然语言文本以及视觉数据、语音和音频、编程语言或结构化数据（例如表格或图表）的系统。 自然语言接口 自然语言接口可以基于自然语言查询处理数据，通常实现为问答系统或对话系统。...语言学与认知 NLP 语言学与认知 NLP 处理自然语言的基础是这样的假设：我们的语言能力牢牢植根于我们的认知能力，意义本质上是概念化，语法是由用法决定的。...机器阅读理解旨在教会机器根据给定的段落确定问题的正确答案。 多语言能力 多语言处理涉及多种自然语言的所有类型的 NLP 任务，并且通常在机器翻译中进行研究。...我们的结论是，除了语言模型之外，负责任且值得信赖的 NLP、多模态和自然语言界面也可能成为不久的将来 NLP 研究领域的特征。
在 ChatGPT 到来之前的 2021 年推出的 Copilot，是真正开始蓬勃发展的编程的第一个突破性生成 AI 应用案例。...任务是对你想让 CW 构建的内容的自然语言描述： 来源：作者提供的截图。 你会注意到，我给它的任务描述包括一些细节，比如我希望它修改的文件，我希望徽标出现的位置，以及徽标图像的文件名。...为了更加简单，它用普通英语进行了说明： 此外，你可以编辑这个过程的每一步，如果你愿意的话，用自然语言添加自己的想法。基本上，你可以给 CW 提供你自己的成功测试标准，以便它在编写代码时进行检查。...在这个阶段，CW 进入了代码库的细节，并写出了对每个文件所做的更改： 再次说明，所有这些都是在自然语言中发生的，如果你认为 CW 遗漏了某些内容，你可以编辑或添加任何内容到计划中。...而且，它确实在正确的文件中创建了正确的代码：它用新的换掉了旧的标志——不需要编程或复制粘贴。 问题是：这种编程代理体验与使用 ChatGPT 或 Claude 完成相同任务相比如何？
尽管我们距离可以自己思考的机器人还有几年的时间，但在过去几年中，机器学习和自然语言理解领域已经取得了重大进展。...自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）是人工智能发展最快的应用之一，因为人们越来越需要理解和从语言中获得意义，其中含有大量含糊不清的结构。...根据Gartner的说法，“到2019年，自然语言生成将成为90％的现代BI和分析平台的标准功能”。 在这篇文章中，我们将讨论NLG成立初期的简短历史，以及它在未来几年的发展方向。...作者：Abhishek Sunnak 什么是自然语言生成 语言生成的目标是通过预测句子中的下一个单词来传达信息。 可以通过使用语言模型来解决。语言模型是对词序列的概率分布。...RNN是一种可以利用输入的顺序性质的神经网络。 它通过前馈网络传递序列的每个项目，并将模型的输出作为序列中下一项的输入，允许存储前面步骤中的信息。
Spacy的github地址：https://github.com/explosion/spaCy 主页：https://spacy.io/ 一、什么是Spacy Spacy在它的主页上说它是Python...里面的一个工业级别的自然语言处理工具，足见其在自然语言处理方面的优势，所以我们有必要去了解，学习它。...二、安装 这部分包括Spacy包的安装和它的模型的安装，针对不同的语言，Spacy提供了不同的模型，需要分别安装。...1、Spacy的安装 一般通过pip就可以正常安装 pip install spacy 详细的安装介绍参考：https://spacy.io/usage/ Spacy也是跨平台的，支持windows、Linux...，大概就几十k，我就觉得这太不能让人接受了，小点的项目还可以等，稍微大点的项目可能就要几个小时了，所以就随手百度了一下，还真有提速的办法，下面给个链接，跟着步骤稍稍设置一下，你就看到效果了，这里我就不多说了
，用自然语言描述搜索人的问题。...具体来说，我们研究了如何系统地设计一个算法来有效地获取人类的描述。...本文提出了一种基于自适应模型的算法，用于视觉和语言理解，以有原则的方式搜索感兴趣的人(POI)，而不需要重新设计另一个复杂的模型，从而获得有希望的结果。...然后，我们研究了一种迭代问答(QA)策略，该策略允许机器人向用户请求关于POI外观的额外信息。为此，我们引入了一种贪婪算法，根据问题的重要性对问题进行排序，并根据模型的不确定性动态调整人机交互的长度。...我们的方法不仅在基准数据集上得到了验证，而且在动态和拥挤的环境中移动的移动机器人上也得到了验证。 主要框架及实验结果 ? ? ?
本文将继续和大家介绍 SemanticKernel 神奇的魔法，将使用 LLM 大语言模型编写的自然语言函数和传统的编程语言编写的函数融合到一起的例子。...更多博客内容请参阅我的 博客导航 或 博客园的合集 开始之前先来聊聊本文的背景，本文将给出一个使用 SemanticKernel 框架连接魔法的 LLM 和传统的编程语言编写的函数的应用例子。...这是当然有的，通过 SemanticKernel 框架的辅助下，咱可以各取两者的优点，让传统编程难以完成的事情交给 LLM 去实现，将 LLM 不擅长做的交给传统编程语言去完成 总的技术实现是，先对每个数据集分别进行处理...编写传统 C# 函数，取出数据集里面的代表数据，也就是第一行的字符串。接着将取出的代表数据给到使用自然语言编程函数的 GPT 进行处理，让 GPT 给出正则表达式字符串。...接下来让大家看看 SemanticKernel 将 LLM 自然语言函数和传统编程融合到一起的威力 在开始编写代码之前，期望大家已经对 SemanticKernel 和 C# 语言有了入门的了解 新建一个
但是所有拿语言说事儿的、用语言干事儿的，这中间都绕不开一个问题，即语言到底是怎么回事？这是我们真正搞自然语言理解，搞自然语言处理的人必须面对的问题。我们说要善解人意，人意在哪？它藏在符号怪阵的背后。...那为什么自然语言处理还能这么火呢，我认为这里面一个原因是他们还在吃我所说的“规模红利”。...对目前这个主流的基于统计的浅层自然语言处理，有两点我认为是需要高度肯定的： 第一是使用正确的手段解决了语言边界这样一个典型的非良定义的人工智能的问题。...等等，和自动机的机理非常接近，这个领域是值得特别关注的；三是用自然语言作为知识表示直接进行模式推理和检索，是我带着学生做的方向。...最后说与人工智能的关联。虽然我是这样的题目，结论是自然语言处理和人工智能并没有强关联，而自然语言处理可以为人工智能的进步做一点点贡献，但是是比较微弱的。谢谢。
上次我们简单介绍了Spacy，学习了它的安装以及实体识别等基本的方法。今天我继续给大家介绍一下它的其他功能如何操作，主要有词性还原，词性标注，名词块识别，依存分析等内容。废话不多说，直接看代码。...print("解析文本中包含的句子：") sents = [sent for sent in parser(sentences).sents] for x in sents: print(x) """...[token.lemma_ for token in sents[0] if len(token) > 1] print(lemma_tokens) print("- * -"*20) # 简化版的词性标注...chunk.root.head.text for chunk in doc.noun_chunks] print(chunk_root_head_text) print("- * -"*20) 最后给大家附上一个句法依存分析的结果解释的资料...，是斯坦福自然语言处理的一个依存句法分析的解释文档 链接：https://nlp.stanford.edu/software/dependencies_manual.pdf 如果下载不下来，可以微信和我要
导言自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、理解和生成自然语言。...自然语言处理的发展历程经历了多个阶段，从最早的基于规则的方法到后来的统计学习和深度学习方法。本文将深入探讨自然语言处理的发展历程，结合实例演示，并提供详细的代码解释，同时介绍数据处理的关键步骤。...发展阶段阶段一：基于规则的方法自然语言处理的最早阶段主要采用基于规则的方法，通过人工定义语法和规则来解析和生成文本。...阶段四：深度学习与神经网络深度学习的广泛应用推动了自然语言处理领域的进一步发展。...随后，注意力机制和Transformer模型的提出进一步提升了自然语言处理的性能，例如BERT、GPT等模型。
引言 自然语言生成（NLG）作为自然语言处理的一个子方向，主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。...现在也受到广大研究学者的重视，今天ShuYini给大家整理了一下自然语言生成的相关资料供大家参考。 本文概要 1 什么是自然语言生成及学术研究介绍？...自然语言生成(NLG)是一种语言技术，其主要目的是构建能够“写”的软件系统的技术，即能够用汉语、英语等其他人类语言生成解释、摘要、叙述等。...前段时间在一个有趣的用例中，美联社利用自然语言生成成功的从公司收益报表中生成了报告。这意味着他们不再需要人类消耗他们的时间和精力去解决这些问题。...，同时也是Arria NLG的首席科学家，主要专注于自然语言生成(NLG)技术，即利用人工智能和自然语言处理技术，将非语言数据自动生成高质量文本和叙述文章。
开放领域的、逻辑上复杂多样的自然语言（NL）推理数据集，配备了一阶逻辑（FOL）注释。...FOLIO由1,435个例子(唯一的结论)组成，每个例子都与487组前提中的一组配对，这些前提作为规则，用于演绎每个结论的有效性。...前提和结论的逻辑正确性由其平行的FOL注释来保证，这些注释由我们的FOL推理引擎自动验证。...除了主要的NL推理任务，FOLIO中的NL-FOL对自动构成一个新的NL-FOL翻译数据集，使用FOL作为逻辑形式。...我们的结果表明，公开可用的最强大的大型语言模型(LLM)之一，GPT-3 davinci，在FOLIO的一个子集上仅比使用少量提示的随机结果略好，并且该模型在预测False和Unknown结论的正确真值方面尤其糟糕
来源：medium 编译：陆震、夏雅薇 本文转自公众号 大数据文摘 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能范畴内的一门学科。...本文将详细介绍自然语言处理领域的一些算法的基本功能，包含一些Python代码示例。 标记化 开始自然语言处理之前，我们看几个非常简单的文本解析。...使用Python判断词性：（使用NLTK库） 你必须安装NLTK，这是一个用于自然语言处理的Python库。...想想让Alexa播放你最喜欢的歌曲是多么容易，或者Siri如何帮助你确定方向。这完全是因为NLP。计算系统中的自然语言不是噱头或玩具，而是我们生活中无缝对接计算系统的未来。...Arcadia Data刚刚发布了5.0版，其中包括我们称之为Search Based BI的自然语言查询功能。它使用了上面描述的一些数据科学和文本分析功能。
编辑 | KING 发布 | ATYUN订阅号 自然语言处理（NLP）已有数十年的历史，但是它缺乏一般的现实世界智能。机器可能擅长数学，但是很难将涉及语音和文本的语言问题转换为他最擅长的数学公式。...NLP技术在当前的时代取得的第一个突破是在2013年推出了Word2Vec算法，该算法可自动读取庞大的文本数据集，并了解该数据集内所有单词之间的关联和关系模式。...然后，Word2Vec将此信息压缩到较小的维度，以创建学习词汇的紧凑编码。这种压缩迫使单个单词相关性形成表达单词关系的逻辑模式。结果是每个单词的数学矢量，表达了该单词与压缩模式的关系。...但是，它在NLP准确性方面提供了巨大的飞跃。 NLP的下一个进步是2018年初的ELMo（语言模型的嵌入）。...这是一个无所畏惧的预测：在一年之内，我们会忘记BERT而取而代之的是名为ERNIE的更好算法。
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