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。...在答案生成阶段，系统需要将找到的信息转换为易于理解的答案。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
从现在的自然语言发展现状来看，自然语言的发展难题主要集中在两方面，语义理解和资源问题。...语义理解包括对自然语言知识和常识的学习，如果只是要学习机器的知识，对于人类来说并不难，但是如果让机器掌握人的思考模式和处理方法模式，其模式构建和具体实施则存在困难，也就是说，怎样把我们的常识“灌”到AI...就是如果让自然语言处理的应用领域更加广泛的问题。 在不用领域应用自然语言处理，需要结合该领域的特点进行设计和执行。...而针对众多研究者对自然语言处理的迫切需求与实际挑战，NLPIR-Parser大数据语义分析平台历时20年，为一般用户提供了本地化部署的客户端实现语义智能分析的全链条一站式服务，能够完成精准采集， 文档格式转换...自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要演讲方向。主要涉及人机相互的通信方式和实践方法，相关分析表示，自然语言的处理的市场价值将在未来几年不断得到大的提升和跨越。
SegNet基于FCN，修改VGG-16网络得到的语义分割网络，有两种版本的SegNet，分别为SegNet与Bayesian SegNet，同时SegNet作者根据网络的深度提供了一个basic版（浅网络...Bayesian SegNet正是通过后验概率，告诉我们图像语义分割结果的置信度是多少。Bayesian SegNet如下图所示。...最右边的两个图Segmentation与Model Uncertainty，就是像素点语义分割输出与其不确定度（颜色越深代表不确定性越大，即置信度越低）。...第一行为输入图像，第二行为ground truth，第三行为Bayesian SegNet语义分割输出，第四行为不确定灰度图。可以看到， 1.对于分类的边界位置，不确定性较大，即其置信度较低。...2.对于图像语义分割错误的地方，置信度也较低。 3.对于难以区分的类别，例如人与自行车，road与pavement，两者如果有相互重叠，不确定度会增加。
何为语义歧义 很多的词语都具有不止一个意思，在不同的语境下往往有不同的含义，也就是所谓的语义歧义。而语义消歧就是为了解决这样的问题。 ? 语义消歧的常用方式 ?...语义消歧应具备的知识 为什么标注好的语料非常昂贵？...什么是语义 语义，应该就是能够反映事物内在含义的信息的语言化表达，所以语义的本质其实应该是信息。 ?
自然语言处理(NLP)在推荐系统和信息检索中有许多有趣的应用。作为一名香水爱好者和数据科学家，利基香水社区使用的不寻常且高度描述性的语言启发我使用NLP创建一个模型，帮助我发现我可能想购买的香水。...我在python笔记本中创建了一个聊天机器人接口，使用的模型集成了Doc2Vec和潜在语义分析(LSA)。Doc2Vec和LSA表示潜在空间中的香水和文本查询，然后使用余弦相似性将香水匹配到文本查询。...由于其体系结构，该模型考虑文档中的上下文和语义。文档的上下文和单词之间的关系在学习的嵌入中得到了保留。
随着计算机的使用范围更加广泛，社会信息化程度提高，计算机的使用频率增加，人们对自然语言理解也提出了更高的要求，而对于自然语言的理解，则基于中文语义分析的研究和分析。...自然语言中，语义是指篇章中所有句意的综合，句子的语义又由其组成单位词来确定。所以对中文语义的分析，其最后的落脚点是分析最小的基本单位-词，进而达到分析效果。...对篇章级别的语义分析，主要是提取文本的主题和类别方面，进而实现对大规模文本的管理和挖掘。 中文语义分析不仅包括事物的本质，还包括事物之间的关系。...语义分析是对事物本身和其逻辑关系进行描述，通过对文本中包含的信息和其关系进行识别，构建计算模型，进而使机器能够理解人类语言。...在对中文语义分析时也会面临技术难点。单词切分中，中文的多样性给中文分词带来了一定难度，对中文的分词往往要建立在语义理解的基础上。
什么是自然语言理解(NLU)？ 大家最常听到的是 NLP，而 自然语言理解（NLU） 则是 NLP 的一部分： ? 什么是自然语言？...自然语言：我背有点驼(非自然语言：我的背部呈弯曲状) 自然语言：宝宝的经纪人睡了宝宝的宝宝 自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以...语义特征提取能力 ?...从语义特征提取能力来说，目前实验支持如下结论：Transformer在这方面的能力非常显著地超过RNN和CNN（在考察语义类能力的任务WSD中，Transformer超过RNN和CNN大约4-8个绝对百分点...查看详情 维基百科版本 自然语言理解（NLU）或自然语言解释（NLI）是的子主题自然语言处理在人工智能与机器涉及阅读理解。自然语言理解被认为是人工智能难题。
夏乙 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 大多数自然语言理解（NLU）系统分析语言的过程是一条由分析步骤组成的流水线：先标注词性，再进行句法依存分析...谷歌打破了这条流水线上的所有步骤，把它们捏到了一起，推出了一步到位的自然语言理解系统：SLING。 ? SLING能够直接分析自然语言文本，根据它的语义表示生成语义框架图示。...与原有的大多数系统相比，它避免了自然语言理解流水线的一个严重缺陷：前面步骤中的错误会影响后续步骤的分析。...实际上，流水线式的自然语言理解系统有利于对语言理解的不同阶段进行模块化，但是，早期步骤中的错误会在后边的步骤里发生连锁反应，对最终的表示产生影响。...然后，这就可以用来处理复杂的语言理解问题，比如指代、隐喻、借代等。这些任务的语义框架图示只在用到的框架类型、角色、连接限制上有所不同。
自然语言是人类的智慧，自然语言处理（NLP）是AI中最为困难的问题之一，而自然语言理解（NLU）也变成了一个主要的问题，充满了魅力和挑战。...以下理解并不准确，仅限于认知。 ?...自然语言处理是一门研究人与人交际中，以及人与计算机交际中的语言问题的学科。NLP的目标是希望通过图灵测试，包括了语音、形态、语法、语义以及语用等方面，也要解决人类语言中的因果、逻辑和推理的问题。...意图表达 Intent意图如何理解呢？在我们开发Android 应用的时候，离不开Intent，尽管和NLU中的意图不太一样，但还是对意图的理解有帮助的。...感知自然语言理解，可以从开发小技能开始，5分钟即可创建一个小技能，信不信由你！
value at the time those goroutines start executing). go runtime中for range循环只会为v分配一次内存，后续只是给v赋值；跟for的语义是一样一样的...,如下这样理解起来就容易多了。
什么是语义元素？ 语义是指对一个词或者句子含义的正确解释。很多 HTML 标签也具有语义的意义，也就是说元素本身传达了关于标签所包含内容类型的一些信息。...h1 标签的语义就是用它来标识特定网页或部分最重要的标题。 为什么要语义化？...便于团队开发和维护：语义化使得代码更具有可读性，让其他开发人员更加理解你的 html 结构，减少差异化。 方便其他设备解析：如屏幕阅读器、盲人阅读器、移动设备等，以有意义的方式来渲染网页。...大约有 100 多个 HTML 语义元素可供选择，以下是常用的语义元素： 更多的语义化标签可以参阅：*https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTML...更多无障碍属性可以参阅：*https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Learn/Accessibility/WAI-ARIA_basics* 灵魂拷问 说说对 html 语义化的理解
自然常数e的由来 （该文章用于自学和分享） 开篇先讲两个例子 苏格拉底的麦穗 柏拉图问苏格拉底，什么是爱情。...答案就是 那么自然常数e是如何诞生的？ 雅各布·伯努利在研究复利时发现的自然常数： 下面要提到的就是欧拉大神。
左值、右值 关于左值、右值，我们在之前的文章中已经有过详细的分享，有兴趣的同学可以移步【Modern C++】深入理解左值、右值，在本节，我们简单介绍下左值和右值的概念，以方便理解下面的内容。...相反，该提议旨在增强复制语义 对于刚刚接触移动语义的开发人员来说，很难理解为什么有了值语义还需要有移动语义。...从上述描述，我们可以理解为std::move()并没有移动任何东西，它只是进行类型转换而已，真正进行资源转移的是开发人员实现的移动操作。...经验之谈 对int等基础类型进行move()操作，不会改变其原值 对于所有的基础类型-int、double、指针以及其它类型，它们本身不支持移动操作(也可以说本身没有实现移动语义，毕竟不属于我们通常理解的对象嘛...但毕竟是基于自己的理解，毕竟有理解不到位的地方，可以留言沟通。 好了，今天的文章就到这，我们下期见！
关键在于理解和运用下面的两块内容： （1）happens-before相关 （2）data race相关 关于Memory Consistency Errors Memory Consistency Errors...此外ReentrantLock锁也具有相同的语义。 （3）volatile修饰的变量，在一个线程update后，立刻对其他的线程可见。这个不多说，前面的文章介绍过。
选自Google Blog 作者：Michael Ringgaard 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 今日，谷歌发布实验性系统 SLING，该系统是一个自然语言框架语义解析器，用于自然语言理解任务中，...可将自然语言文本直接解析成语义表示——语义框架图。...项目链接：https://github.com/google/sling 直到最近，最实用的自然语言理解（NLU）系统仍然使用的是分析阶段的流程，从词性标注和依存句法分析（dependency parsing...今天，我们宣布一个实验性系统 SLING，该系统可将自然语言文本直接解析成语义表示——语义框架图（semantic frame graph）。...下一步 以上展示的实验只是研究语义分析任务（如知识提取、解析复杂引用和对话理解）的开端。
近几年该领域发展迅速，带动机器学习领域向许多不同的新领域发展（无人车、图像识别、自然语言理解等）。...首先要说明的是，深度学习是基于人工神经网络的，这是一种由人脑结构启发而来的网络结构，而今天要介绍的CNN（卷积神经网络）正是其中应用最为广泛的一种，目前在计算机视觉、自然语言理解等领域都是首选的训练网络...在语言理解这个领域，矩阵的单元不再是图像的像素，而是以矩阵形式表示的句子和文档。矩阵的每一行相当于一个符号（文法中的token），通常会是一个单词，但也可以是一个字母。...综合上述，一个用于NLP的CNN网络可能像下面这样： [55405497.jpg] 跟视觉处理中很不一样的是，你并不会在意单词会在句子的什么地方出现，而相邻的单词之间也不一定有语义的联系（这跟图片是不一样的
在这背后是机器学习技术的快速发展，如今它已不仅能看见、听见，而且也在学会理解人类世界。 快速发展的技术总会附带着不稳定性，机器学习也不例外。...语义理解是中国人工智能非常关键的领域，而如果考虑到它背后的中文属性，更是中国企业必须拿下的桥头堡。所以作为国家来说，当然也必须推行相应的标准：例如今天在北京举办的智能客服语义库标准启动会。...这些企业和事业单位希望能够通过国家标准的形式，把语义理解在智能客服领域的应用在一定程度统一起来，以此形成行业合力。 黑盒如何“透明化”？ 语义是认知领域的核心概念，但多少也属于黑盒的问题。...在语义理解自身的框架下，几乎无法避免黑盒的状态：各家企业在自己的范围做数据分析、知识图谱、通用及专用语义，积累自己的语义库，遵循自己的框架和规则，在输入到输出之间也很难进行追溯。...这个方法很巧妙，虽然没能解决语义理解的黑盒问题，但找到了一个互通的方法。把垂直行业的共同语义，框架结构抽象出来，各家企业可以在这个结构下填充自己的数据。
我们之前介绍了INFOGAN，今天运行代码复现效果。 InfoGAN Code for reproducing key results in the pape...
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。...语言的鲁棒性 在语音识别的过程中会产生错字，自然语言理解模块需要对这些错字有容错和纠错的能力。如"我想听葫芦娃十集"识别成了"我想听葫芦娃石级"，自然语言理解模块需要能够对内容进行抽取和纠正。 4....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。...图4 自然语言理解的SVM模型 这种方法较为依赖人工特征的质量，而人工提取的特征很难将有效特征覆盖完全。 2. 深度学习模型 近年来，随着深度学习的发展，出现了使用深度学习进行自然语言理解的方法。
自然语言理解的应用 SNIPS-NLU AI工程：尽量不自己造轮子 什么是自然语言理解 自然语言理解，即Natural Language Understanding，可以认为是特指对话系统/对话机器人/...Chatbot中的NLU组件/模块，也可以认为是所有自然语言理解类任务的总称。...它的目的，是希望计算机能理解人类语言、自然语言，当然也可以是非自然语言，如命令式语言的解析。...它的作用本质上是希望将输入的语言符号，例如自然语言句子、段落，理解为逻辑符号、逻辑推理、变量、实体或者任何可推理可判断的东西。...用NLU改善问答的例子 以上的例子，显然如果我们能够通过自然语言理解，获取用户搜索的句子的时间，还有计算我们数据库中索引了的数据条目的时间，进行时间重合度/匹配度的计算，就能更好的分清楚到底哪个句子应该排在前面
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