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语义理解和研究资源是自然语言处理的两大难题

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。

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统计自然语言处理基础-语义消歧

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。 ?

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    看文本知语义:谷歌推一步到位自然语言理解框架SLING | 论文+代码

    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。

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    自然语言理解 – NLU | NLI

    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。

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    基于自然语言处理(语义情感)的香水推荐

    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。

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    自然语言处理的中文语义分析模式介绍

    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。

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    感知自然语言理解(NLU)

    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!

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    golang中的for range语义理解

    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。

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    深入理解Java内存模型的语义

    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。

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    业界 | 谷歌发布自然语言框架语义解析器SLING

    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。

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    语义理解:黑盒也能“透明化”?

    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。

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    学习语义特征理解世界-InfoGAN代码复现

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    深度学习入门与自然语言理解

    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

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    任务式对话中的自然语言理解

    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。

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    自然语言理解的应用 SNIPS-NLU

    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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    自然语言理解的应用 SNIPS-NLU

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    谷歌语义理解框架SyntaxNet革命性升级

    在 AI 语义理解领域,谷歌一直不遗余力地进行研发投入。 这建立在谷歌对各语言的语义理解研究基础之上。此次升级的核心是一项新技术:能对输入语句的多层表示进行很好的学习。 █ 竞赛 你或许会对“基于字母的模型是不是语义识别的最佳选择”感到好奇。或者,是否有其他更好的技术。 竞赛目标是为 45 种语言,开发出在现实环境下有良好表现的语义分解系统。 via googleblog

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    你真的理解HTML5标签语义化吗?

    <body>内标签分类有以下11类: 内容分区 文本内容 内联文本语义 图片和多媒体 内嵌内容 脚本 编辑标识 表格内容 表单 交互元素 Web组件 HTML 标签语义语义化到底重不重要? ,不仅不会花更多的时间,而且又有以下的可访问性优点: 1.更便于开发 — 如上所述,你可以使HTML更易于理解,并且可以毫不费力的获得一些功能。 2.更适配移动端 — 语义化的HTML文件比非语义化的HTML文件更加轻便,并且更易于响应式开发。 3.更便于SEO优化 — 比起使用非语义化的 标签,搜索引擎更加重视在“标题、链接等”里面的关键字,使用语义化可使网页更容易被用户搜索到。 后记 HTML语义化非常地重要,虽然在组件化开发的今天,利益没那么明显,但是对于后期维护,用户访问以及用户友好度来说都是非常重要的,在某些国家,语义化跟无障碍标准化甚至是衡量一个线上产品能否上线的标准。

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    重学基础和原理 1 - 如何理解 HTML 语义

    返璞归真,重学基础和原理 - 第1篇 每日一记,重新梳理下对前端基础知识的理解 做业务开发时间久了,很多基础的知识慢慢被遗忘,但往往这些基础和原理性的知识才是最重要的,丢不得。 语义化可以这样理解,对比下我们生活中人和人沟通交流,要想更高效的将信息传达出去或者解决问题,就需要想办法表达清楚,要语义明确,有逻辑性。 同样 html 语义化也是为了让计算机和人能更好的读懂和理解。 比如 b和strong, b 就是表示这段内容加粗,无语义化,一个样式上的处理,,而 strong 虽然也是表示加粗,但它用于强调被包裹的内容在整个html页面的重要性,更具语义化和人性化。 读者必看:既然读到了这里,就别这么快离开,奔着学习和交流的目的,可以思考下我说的对不对,有没有问题,和你的理解有什么不同。所以请思考片刻,留下你的足迹,交流是进步最快的途径。

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