siri是个不错的应用，对着手机说话就可以帮你设置闹钟找酒店等，现在微信也开始实现这些类似的功能了，微信公众平台语义理解接口正式对外开放。 微信公众平台新增语义理解接口 微信公众平台语义理
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。
自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了巨大的进展。其中，更深层次的语义理解是NLP领域的一项关键任务。本文将深入探讨NLP在更深层次的语义理解中的创新应用，通过结合实例详细介绍语义理解的重要性以及NLP技术在这一领域的应用。
无论是几十纳米的病毒, 几十微米的叶绿体, 几十毫米的蜜蜂, 还是几十厘米的远古人类. 都会使用各自的"语言"。 语言都是一种自然"沟通手段". 通过语言, 可以影响其他个体, 共同完成进化任务。
2020 年8 月7日-8月9日，在中国深圳，由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办的第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会，在深圳前海华侨城 JW 万豪酒店正式拉开帷幕。
NewBeeNLP原创出品 公众号专栏作者@zhkun 自然语言理解研究,热衷于语义理解与表示/图文联合建模及各种有意思的learning method
业内都说2016年是人工智能商业化元年。现在回头看，那时正是智能人机交互产业爆发的前夜。
ChatGPT是由OpenAI开发的大型语言模型，它使用Transformer架构，并通过大量文本数据训练得到。ChatGPT具有强大的语言生成和理解能力，能够进行自然、流畅的对话，以及生成各种形式的文本，如摘要、评论、回答等。
ChatGPT 是一种基于 GPT 系列模型的自然语言处理技术，其全称是 Conversational Generative Pre-training Transformer。在过去的几年中，自然语言处理领域的研究人员们一直在探索如何让计算机更加智能地处理自然语言，而 GPT 系列模型正是其中的佼佼者之一。本文将介绍 ChatGPT 的背景、原理、应用和未来发展。
本文转自文智官方公众帐号 大数据时代，每天都在产生海量的数据，很大一部分数据以自然语言形式的文本存在。那要怎么理解这些自然语言，抽取其中的语义，使得机器“听得懂”，从而使检索、推荐、人机交互等应用更加智能变得尤为关键。 在11月1-2日的“第三届全国社会媒体处理大会”，TEG内搜团队、WXG模式识别团队展示了腾讯的“中文语义开放平台-文智”、“搜索通用平台-云搜”、“微信语义理解与智能客服”等技术与开放平台，获得了业界、学界的极大关注，与会者对腾讯通过开放的平台积极推动产业科研给予了肯定。TEG
除了智能客服和语音助理，李成华认为语义理解技术的下一个爆发点或许就是消费级电子产品。 因为语音识别、图像识别等人工智能技术的发展，以往只能在科幻电影中见到的“机器人”越来越多的走进人们的家庭生活和工作场所中。 谈及机器人，人机交互永远是第一个被关注的话题，当前最为常见的就是语音交互了，其中的语义理解更为受到人们的关注。此前，在由中国服务机器人应用及推广联盟主办的2017国际服务机器人产业高峰论坛上，我们对飔拓（武汉泰迪智慧科技有限公司）董事长李成华进行了采访，作为在语义理解领域深耕多年的行业人士，他从多个角
随着云、物联网、互联网网络、光网、宽带、5G的发展，大数据燃料非常充足，未来的少人化工厂、虚拟社区、私人定制等服务都将是智能化场景的最终形态，这使得如何实现更自然的人机交互成为当下十分重要的课题。
科技改变生活，智能化设备在我们生活中的应用范围增加，智能设备对于语言交互，人机交互的技术需求也在增加，这些需求也在促进现在的技术研究进步。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。
自然语言理解（NLP）素有“人工智能皇冠上的明珠”盛誉，这也意味着语言与知识等认知层面的技术突破将进一步促进AI深入发展。
2013年，CCF与腾讯合作首次发起犀牛鸟基金，旨在助力青年学者开展致力于提升人类生活品质的创新研究，帮助科研成果实现产业落地。至今，犀牛鸟基金已经走过了五年，期间共计760名优秀青年学者提交申请，共
2011年Siri以iPhone4S内置应用的身份面世，开启了语音助手大众化的时代。最初Siri与中文用户无缘，直到2012年WWDC（苹果全球开发者大会）Siri才支持中文版。除了多语言支持不足之外，Siri被诟病的还有功能鸡肋，大部分用户使用它的功能是诸如“帮我打电话给谁”这类指令，对于千奇百怪的问题，Siri无力应答。这是因为它没有自己的知识索引库，这是给到用户更全面的答案的基础。Google和百度等搜索引擎拥有自己的知识库，推出了自己的语音助手Google Now和百度语音助手，在回答用户关于知识的
ChatGPT 是一款自然语言处理的人工智能机器人，是由 OpenAI 公司开发的一种先进技术。作为一款基于大数据训练的语言模型，它可模拟大量的言论和场景进行训练，并能够自动回答用户提问和模拟对话。ChatGPT 在语言理解、自动回答、自然语言生成等方面表现出了非常强大的技术实力，其精准度和语义理解能力让许多用户惊叹不已。
【AI100 导读】本周的 The Ones 为大家推荐了一篇 GAN 在 Chatbot 领域应用的 paper，一个基于 matlab 的深度学习框架 Lightnet，一篇述说机器翻译真实现状的深度文章，一张描述 Chatbot pipeline 的图，一本来自 Keras 作者的书，旨在帮助零基础的同学通过实例来学习深度学习。 1. One Paper Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation 链接： https://arxiv.or
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。在当今数字化时代，NLP技术正逐渐渗透到各个领域，其中智能客服和聊天机器人领域是应用得非常广泛的领域之一。本文将深入探讨NLP在智能客服和聊天机器人中的应用，从基本概念到技术原理，为读者展示这一领域的发展和前景。
智能体赋予大模型物理实体，使其具备与真实物理世界感知交互的能力。同时，借助于大模型，智能体能够获得更强大的感知、决策和执行能力，使其具备更高的自主性和适应性。
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab采用了篇章理解模型和关联图模型，以深度学习架构为基础，通过大规模数据的训练，能够更精准地理解篇章的语义，解决实体的歧义性，并将整篇文章的所有重要信息一起建模到一个图结构当中，整体求解以达到全局最优。TopBase是腾讯AI Lab建设的知识图谱，涵盖50多个领域，亿级实体，10亿级三元组，并已广泛应用到天天快报、微信看一看和微信搜索等业务中。
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab在比赛中采用了深度学习架构和篇章理解模型等技术，具有较高的准确性和效率。同时，腾讯AI Lab还建设了一个名叫TopBase的知识图谱，涵盖50多个领域，并已广泛应用到多个业务中。
十余年前，聊天机器人也曾引起了不少关注，但在商业应用上最终并未掀起多大风浪。如今，在技术层面除了人工智能技术在语义理解、语音识别、机器学习等相关领域或又有更多发展外，商业生态环境的成熟使得聊天机器人的际遇将区别与往日。
目前大部分的手机都有语音助手，例如小米手机的小爱同学，VIVO的小V等等，通过智能助手我们可以快速询一些资讯或者操作手机，例如询问天气，发送微信给你的好友等等。这篇文章就来介绍如何使用AIUI快速搭建类似这样的智能助手。
大会现场，百度不仅分享了公司在 AI 技术、产品与平台等方面的研究成果与最新进展，还宣布了百度大脑的重磅升级，3.0 版本正式问世。
7 月 30 日，百度发布了 ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）的优化版本——ERNIE 2.0 自然语言理解框架。这个中英文对话的 AI 框架不仅获得了最优的（SOTA）结果，并且在 16 个 NLP 任务中表现出优于 BERT 和最近的 XLNet 的高水准。目前，ERNIE 2.0 代码和英文预训练模型已开源。
[ 导读 ]随着自然语言处理等相关技术的发展，知识图谱已经成为工业界开展下一代人工智能应用的重要基础。几周前，北京大学的赵东岩老师，在计算所做了名为《知识图谱的关键技术及其智能应用》的讲座，讲座从知识图谱构建、补全及其人机交互问答等方面系统阐述知识图谱的关键技术方案；并结合北大计算机研究所在这个研究方向上的具体进展，以实际应用为背景、探讨如何基于知识图谱实现智能问答等智能应用的技术路线。
本文以通俗易懂的语言介绍了百度提出的 持续学习语义理解框架 ERNIE 的基本原理，和利用 ERNIE 来解决下游 NLP 任务的过程。
1966 年，一个由 MAD-SLIP 程式语言编写，在 36 位元架构的 IBM 7094 大型电脑上运作，所有程式编码仅有 200 行左右的聊天机器人，被 MIT 的德裔电脑科学家 Joseph Weizenbaum 发明出来，名叫“Eliza”。
移动互联网之后智能互联网时代已然来临。不过，究竟什么是人工智能？AlphaGo战胜人类棋手除了可以作为谈资之外其实与大多数人没关系，用人工智能技术调度外卖配送员我们普通人也感受不到其威力。在我看来，人工智能技术最典型且最先普及的应该是语音——如果说人工智能是互联网上的皇冠，那么，语音技术就是这颗皇冠上最璀璨的那颗明珠。 种种迹象表明，智能语音正在改变我们的生活或者生产方式： 在上海一家肯德基餐厅内，度秘可接收顾客的语音命令帮客人点餐； Amazon Echo和Google Home为代表的智能音箱，正在成为
对话机器人很多，像Siri，小冰，度秘，Allo都能在你有空的时候跟你贫贫嘴，不过随着厂家和用户意识到凭空做出一个高度通用的对话机器人是非常不现实的，对话机器人的姿态也发生细微的变化——厂家们试图从某些垂直领域开始入手深根，并且从纯聊天功能发展到这个对话机器人能为用户完成什么指定的任务功能。一下子为“只说不做” 的对话机器人找到了一个新的场景。 不过，这个全新升级的对话机器人，重心移向代替人决策，并帮用户完成任务。 它如何听懂用户想做什么事情？如何做到聊天过程中都不能达到的Human like leaer
今年3月份，百度发布了NLP模型ERNIE初代版本。这个模型刚一出世，便取得了骄人成绩：在中文任务中，全面超越当前最强NLP模型BERT，一度引发业界广泛关注和探讨。而短短4个月时间，百度ERNIE就进化到了2代版本，这是一个中英文对话的AI框架和模型。
语义理解简单来说，就是让计算机听懂用户说了什么，然后可以进一步回答用户的问题或与用户对话。这类技术在现实场景中的应用有大家比较熟知的微软小冰与百度度秘。锤子手机中 Bigbang 功能也是基于语义理解技术中的语义分析功能进行的创新。本期公开课请到了开放域聊天和 chatbot 顶尖专家——三角兽科技的 CTO 亓超，为大家揭开机器人聊天的秘密。 嘉宾介绍： 亓超，自然语言处理方向硕士，AI领域开放域聊天和chatbot顶尖专家，10年科研与工程经验。 曾在佳能、腾讯、阿里负责推荐算法和人机对话系统研发；20
微软研究院在IJCAI2016第一天的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于语义理解上的一些经验和收获。作为小娜和小冰的开发者，微软在自然预言语义理解上的造诣无疑是很高的。而早在一月就将其深度学习开发工具包CNTK开源的举动也表明微软确实希望促进人工智能的发展。这次就让我们通过Tutorial上演讲PPT的概览部分，看看微软在他们最擅长的语义识别领域会分享给我们一些什么样的经验。我们将PPT的文字翻译直接放在了幻灯片内，有兴趣的读者可以点开大图查看，不过大家也可以直接观看我们在每张图后写
编辑：张乾 【新智元导读】目前，金融业智能客服创业公司大量涌现，一方面说明行业整体技术壁垒较低，另一方面，也说明智能客服的在金融领域的应用商业场景还有巨大的开发空间。如何在构建技术壁垒的同时开发更多的商业场景，是创业公司能够脱颖而出关键。 目前，人工智能已经在金融领域渗透：智能客服、智能投顾、人脸支付、智能安防等，已经进入商业化阶段。在这些应用场景中，智能客服属于获客机会最大的业务。 埃森哲（Accenture）去年的《全球消费者消费渠道与市场调研》显示，在银行、保险等金融行业，有七成的消费者愿意选择人工智
谷歌作为全球最大搜索引擎公司，发布过很多有趣项目。近日，谷歌又上线了一个名为“Semantic Experiences”（语义体验）的网站，包含了Talk to Books和“Semantris“两个项目，前者是一款基于人工智能的书籍搜索引擎，用户不用像以往的搜索方式，键入书名，作者等关键词，而是可以用书中的某个句子搜索到目标书籍，而后者是一个基于机器学习驱动的单词联想游戏。这两项功能是基于自然语言文本的理解，而语义理解正是人工智能技术发展的重要方向，谷歌希望通过这两个项目让普通人也能感受最新语义理解和自然语言处理技术的强大能力。此外，谷歌还发布了论文《Universal Sentence Encoder》，详细地介绍了这些示例所使用的模型。并提供了一个预训练语义 TensorFlow 模块。
2018 NAACL 自然语言及语义理解的三大顶级会议之一NAACL（全称Annual Conference of the North American Chapter of the Associa
智能化浪潮席卷全球，智能音箱则成巨头标配智能单品之一，特别在亚马逊Amazon Echo率先取得成功，让智能音箱成为当下最热门的智能硬件，从美国的谷歌和苹果等巨头相继推出自家音箱，到国内BAT、科大讯飞、京东、小米等大型玩家参与，还有出门问问、喜马拉雅等中小玩家，国内局面可以用百箱大战来形容，但与该热度形成鲜明对比的是智能音箱的价格，甚至不足100元都能买到。这里到底是为什么？
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 团队介绍 NLP中心是美团人工智能技术研发的核心团队，致力于打造高性能、高扩展的搜索引擎和领先的自然语言处理核心技术和服务能力，依托搜索排序，NLP（自然语言处理）、Deep Learning（深度学习）、Knowledge Graph（知识图谱）等技术，处理美团海量文本数据，打通餐饮、旅行、休闲娱乐等本地生活服务各个场景数据，不断加深对用户、场景、查询和服务的理解，高效地支撑形态各样的生活服务搜索，解决搜索场景下的多意图、个性化，时效性问题，给用户良好的搜索
互联网企业到了一定规模之后，都会举办自己的大会。百度有联盟峰会和百度世界、阿里有网商大会、腾讯有WE大会，就连360都搞了个安全大会。中国的硬件厂商在过去并没有做自己的行业大会，今天（5月28日）联想做了一个TechWorld，主要面向产业链。第一次举办自然要邀请重磅嘉宾：Intel CEO科再奇、微软CEO 纳德拉、百度CEO李彦宏，都是各自领域的佼佼者。 有一个细节是，李彦宏在5月29日一定会亲临“百度联盟峰会”在云南腾冲的现场，北京到腾冲要赶过去只得靠传说中的私人飞机了。还有一个细节是，李彦宏似乎从
承接上一篇的文章，为了能够让大家对自然语言处理做更深入的了解，本篇文章将着重介绍机器学习（ML）和深度学习（DL）在自然处理中的应用，以及在应用中如何从传统机器学习到深度学习的过度。
扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型，可以基于文本提示的引导，生成高质量且内容丰富的图像。
位来 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 近几年以预训练为代表的NLP技术取得了爆发式发展，新技术新模型层出不穷。 在新时代背景下，如何将最先进的NLP领域科研成果，高效地应用到产业实践中并解决实际问题，是NLP产业界的核心痛点。因此，弥合技术与实际应用之间的Gap成为了NLP工程师的核心竞争力。 第三期「百度AI实战营」公开课中，百度资深研发工程师将结合世界领先的文心（ERNIE）语义理解技术，通过产业实践案例，深入解析技术选型和模型调优的一些方法，以及工程实践中的经验。 直播报名见下
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自清华大学、中科大和微软亚研的研究者找到 MIM 优异性能的关键所在了。 在过去的几年里，「信号掩码建模（Masked Signal Modeling）」成为了一个普遍而有效的自监督预训练任务，即去掉一部分输入信号并试图预测这些被去掉的信号，这个任务被广泛用于自然语言、视觉和语音等各种领域。近期，图像掩码建模（MIM）也被证明是计算机视觉中广泛使用的有监督预训练方法的有力竞争者，基于 MIM 的预训练模型在不同类型和复杂程度的广泛视觉任务上实现了非常高的微调精度。 然而，图像
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
7月4日，百度的AI开发者大会在北京召开，不过今年李彦宏不在北京五环坐无人驾驶了，陆奇走了之后，百度AI开发者大会的担子就得他亲自上场挑着了。
导语：多轮对话聊天机器人，作为人工智能的典型应用场景，也是一项极具挑战的任务，不仅涉及多方面异构知识的表示、抽取、推理和应用，还涉及包括自然语言理解在内的其他人工智能核心技术的综合利用 简介与相关技术调研 目前，多轮对话聊天机器人已经产生了很多应用，有萌妹子小冰，有佛法大师贤二，也有应用在各行各业的智能客服。多轮对话聊天机器人，作为人工智能的典型应用场景，也是一项极具挑战的任务，不仅涉及多方面异构知识的表示、抽取、推理和应用（如语言知识、领域知识、常识知识等），还涉及包括自然语言理解在内的其他人工智能
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