算法是一些明确的（definite）步骤的有限(finite)序列。应该具有通用性(generality)，有输入和输出（可移植）。
采访嘉宾：Thorsten Joachims 康奈尔大学计算机科学系及信息科学系教授，美国计算机协会、美国人工智能学会院士 采访视频：http://www.csdn.net/article/2015-12-21/2826528/4 采访文字实录 CSDN：您为何选择计算机研究作为自己的职业，并潜心研究这么多年？其中最有乐趣和最困难的部分都是什么？有没有什么故事能够与我们分享？ Thorsten Joachims：我总是希望建造一些东西。在物理世界中建造要花费大量资源，而在计算机上建造东西，我自己一个人
形式语言与自动机 内容 : 自动机 , 确定性有限自动机 , 非确定性有限自动机 , 正则语言 , 泵引理 , 上下文无关语法 , 下推自动机 , 都属于 形式语言 与 自动机 部分 ;
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CoNLL 系列评测是自然语言处理领域影响力最大的技术评测，每年由 ACL 的计算自然语言学习会议（Conference on Computational Natural Language Learning，CoNLL）主办。在今年 CoNLL-2017 评测（http://universaldependencies.org/conll17/）上，哈工大社会计算与信息检索研究中心取得第四名的佳绩，这也是亚洲团队所取得的最好成绩。为此，AI 科技评论近日邀请到了哈尔滨工业大学计算机学院副教授车万翔博士做了一次
该技术由火山引擎申报并参与“数据猿年度金猿策划活动——2020大数据产业创新技术突破榜榜单及奖项”评选。
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
ALGOL，为算法语言（ALGOrithmic Language）的缩写，是计算机发展史上首批产生的高级程式语言家族。当时还是晶体管计算机流行的时代，由于 ALGOL 语句和普通语言表达式接近，更适于数值计算，所以 ALGOL 多用于科学计算机。
作者：伏草惟存 来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html 1 Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger)，N元搜索(n-gram search)，情感分析(senti
<数据猿导读> 2016中国信息大数据通信大数据大会在京召开，天云数据副总经理李从武在大会上发表了以“大数据实践三部曲”为主题的演讲。他主要格局整个大数据从平台到数据到算法的三部曲来给大家分享天云数据
如果没有编程语言，现在的世界就不会存在。想象一下没有电脑、数字技术和互联网的生活，没有Instagram和TikTok。这会让我们的生活举步维艰，而且并不是不可能发生。
大家好，我是dansen，为了更多的了解计算机科学方面的发展，从本周起，每周会介绍一个计算机人物或者计算机边界主题，在一开始，我们来看看计算机界的图灵奖相关人物，图灵奖从1966年一直到现在，已经有56年历史，计算机科学的发展和这些人息息相关，因此了解他们也就了解了计算机科学的发展和趋势。
随着人工智能的进步，开发行业已经发展到了新的水平。 目前，人工智能工具在开发者中很受欢迎，因为它正在迅速重塑开发行业。
10月8日，北京智源人工智能研究院在清华大学FIT楼举行了“‘自然语言处理’重大研究方向暨‘北京智源-京东跨媒体对话智能联合实验室’”发布会 。
形式上，一个仅有解码器的语言模型只是一个条件分布p（xi|x1···xi−1），在已知上下文为x1····xi−1 的情境下，下一个标记xi的概率。该公式假定这一过程为马尔可夫过程，已在许多用例中进行了研究。这一简单的设置使我们能够以自回归的方式逐个生成标记。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “研究范式”是由哲学家Thomas S. Kuhn 在1962 年《科学革命的结构》 一书中首先提出的。 Kuhn 认为，科学进步并不是累积式发展的，他提出一种新的发展模型，在该模型中，科学连续性的累积发展（Kuhn 将其定义为“正常科学”时期）会被“革命科学”打断，革命科学发现的“异常”（即显著不同于正常科学时期的思想、方法等）会直接导致新的范式。 Kuhn 因此将研究范式定义为学科内“科学家关于应该如何理解和解决问题的一套共同的信念与共识”。 Lin
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的发展取决于语言资源的存在：书面、口头或手语的数字化资源集合，通常会带有高级的标签或者注释，反映了NLP系统对当前任务的预期输出（例如，语音识别系统的高级文本或者对话系统中高标准用户的意向标签，如Siri、Alexa或Google Home等）。无监督、弱监督、半监督或远程监督的机器学习技术降低了对标记数据的总体依赖性，但即使使用了这些算法，也还需要有足够的标记数据来评估系统的性能，并且通常需要更多的未标记数据集来支持需要大量数据的机器学习技术。
摘自AMiner 机器之心整理 参与：李亚洲、思源 自然语言处理是现代技术最重要的组成部分之一，而最近清华大学和中国工程院知识智能联合实验室发布一份非常全面的 NLP 报告。该报告从 NLP 的概念介
自然语言处理是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，研究如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言、理解人类语言。
从 2018 年开始，预训练（pre-train） 毫无疑问成为 NLP 领域最热的研究方向。
编者按：从2018年开始，预训练（pre-train） 毫无疑问成为NLP领域最热的研究方向。借助于BERT和GPT等预训练模型，人类在多个自然语言理解任务中取得了重大突破。然而，在序列到序列的自然语言生成任务中，目前主流预训练模型并没有取得显著效果。为此，微软亚洲研究院的研究员在ICML 2019上提出了一个全新的通用预训练方法MASS，在序列到序列的自然语言生成任务中全面超越BERT和GPT。在微软参加的WMT19机器翻译比赛中，MASS帮助中-英、英-立陶宛两个语言对取得了第一名的成绩。
随着互联网和大数据的快速发展，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）作为人工智能领域的重要分支之一，引起了广泛的关注和研究。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，已经成为自然语言处理领域最常用的开发语言。
主要功能是进行加减乘除等算术运算，还可以进行逻辑运算，又称为ALU（算术逻辑运算部件），计算机中通常采用二进制数，运算器长度一般是8、16、32、64位。
AI 科技评论按：自 2018 年以来，预训练无疑是自然语言处理（NLP）领域中最热门的研究课题之一。通过利用 BERT、GPT 和 XLNet 等通用语言模型，该领域的研究者们在自然语言理解方面已经取得了许多重大的突破。然而，对于序列到序列的自然语言生成任务，这些主流的预训练方法并没有带来显著的改进，对此，微软亚洲研究院提出了一个全新的通用预训练方法——MASS，在该任务中可以得到比 BERT 和 GPT 更好的效果。
BERT通常只训练一个编码器用于自然语言理解，而GPT的语言模型通常是训练一个解码器。如果要将BERT或者GPT用于序列到序列的自然语言生成任务，通常只有分开预训练编码器和解码器，因此编码器-注意力-解码器结构没有被联合训练，记忆力机制也不会被预训练，而解码器对编码器的注意力机制在这类任务中非常重要，因此BERT和GPT在这类任务中只能达到次优效果。
选自Google Research Blog 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、蒋思源 近日，继论文《Attention Is All You Need》之后，谷歌在研究博客撰文对 Transformer 作了更详细的介绍。Transformer 是一个基于自注意力机制的全新神经网络架构，擅长处理语言理解任务，所需算力更少，进而把训练速度提升了一个数量级。此外，谷歌认为 Transformer 潜力巨大，它已被用于自然语言处理之外的图像和视频处理任务。 神经网络，尤其是循环神经网络（RNN），目前是处理自然
作者出该系列教程的目的是让大家能够掌握深度学习算法在自然语言处理中应用，同时也希望能够加深自己对自然语言处理的理解。
自然语言处理（NLP）包含一系列技术，用以实现诸多不同的目标。下表中列出了解决某些特定问题对应的技术。
2023年的计算语言学协会年会（ACL 2023）共包含26个领域，代表着当前前计算语言学和自然语言处理研究的不同方面。每个领域都有一组相关联的关键字来描述其潜在的子领域， 这些子领域并非排他性的，它们只描述了最受关注的子领域，并希望能够对该领域包含的相关类型的工作提供一些更好的想法。
大约一年前，总部位于纽约布鲁克林的自然语言处理初创公司 Hugging Face 推出了 BigScience。这是一个拥有 900 多名研究人员的国际项目，旨在更好地理解自然语言模型原理和提高大型语言模型的质量。大型语言模型（LLM）能够实现基于文本的数据集识别、预测和生成语言的算法，已经吸引了商业和技术爱好者的广泛关注。但是，它们背后没有像 OpenAI 和 DeepMind 这样的资源，开发 LLM 所需要的昂贵硬件成本仍然是研究人员的困难。
GPT-3 是一个训练集45TB、参数规模1750亿、预训练结果700G的AI模型，其一经问世就成为了万众瞩目的焦点。在其出现之后，使用GPT-3作诗、作曲甚至作画的应用纷至沓来。
自然语言（人类语言）与编程语言之间有着很多惊人的相似之处。前些天我做了一个关于这两种语言相似性的讨论，惊讶地发现自己很容易就找到了它们之间的许多共同点。 然而实际上，两种语言之间具有如此多的相同之处也尚在情理之中，这两种形式的语言都是非常基础层面上的语言，它们本质上是为同一个目的服务的——那就是沟通。尤其是用来沟通思想和表达方式，有时也可以用来传达指令。 编程语言之间的相似之处比人们乍看上去的还要多得多。这意味着如果你很了解某一门编程语言，学习其他编程语言（至少同类型的编程语言）就变得十分容易。最开始的两种
在讨论 GPT-4o 之前，有必要回顾一下 GPT 系列的发展历程。每一代 GPT 模型都代表着人工智能领域的重大进步，从最初的 GPT 到最新的 GPT-4o，每一版本的进步不仅在于参数规模的扩大，还在于算法的优化和应用场景的拓展。
一、前言 这里“遗忘”不是笔误，这个系列要讲的“遗忘算法”，是以牛顿冷却公式模拟遗忘为基础、用于自然语言处理（NLP）的一类方法的统称，而不是大名鼎鼎的“遗传算法”！ 在“遗忘”这条非主流自然语
ChatGPT 是一款由 OpenAI 开发的人工智能技术驱动的语言模型应用。以下是 ChatGPT 的主要特点和功能：
---- 人类面临的最大威胁可能并不是自然进化的生物，而是某种人工智能。现在，一个叫尤金·古特曼的机器人第一次通过了图灵试验，被当成真实的、13岁的乌克兰男孩。这意味着人工智能已经进入一个新时代。 近期上映的美国科幻大片《猩球黎明》展现的情景是，由于病毒的蔓延和攻击，人类世界已近崩溃，获得超级智慧的猿族逐渐成为地球的主宰。但是，英国莱斯特大学古生物学家简·扎拉斯维泽认为，人类面对的最大威胁可能并不是自然进化的生物，而是某种人工智能。“如果有其他的智能出现，那将可能是电子类的或我们已经制造出来的某种事物
虽然人工智能一直在帮助人们在世界上导航已有一段时间，但最近，它开始影响翻译行业。几年来，围绕人工智能翻译有很多炒作。
本文介绍了一项基于人工智能技术的中文语法错误自动诊断大赛，该大赛由阿里巴巴举办。大赛的参赛团队需要使用人工智能算法自动诊断中文语法错误，并提高准确率和细致程度。阿里巴巴的AI团队在比赛中获得了冠军，其AI技术在中文语法错误诊断上表现出色，准确率和细致程度都达到了接近甚至超乎人类的水平。
从2010年起，深度神经网络开始在各个领域引发人工智能技术的重大突破。在语音识别领域，截止到2017年，借助于深度学习技术语音识别在Switchboard数据集上的词错误率下降到5.1%，基本可与人工识别相媲美；而在图像识别领域、机器翻译、语音合成技术等其他领域也取得了巨大进步，使得机器基本已经做到和人一样能听、能看、能说。随着人工智能技术这些领域的不断突破，人们也更期待看到自然语言处理技术（NLP）带来更多的创新。
机器之心报道 编辑：泽南、小舟 NLP 正在推动人工智能进入激动人心的新时代。 当前人工智能领域热度最高的方向就是预训练大模型了，很多人相信，这项研究已在通用人工智能领域初显成效。 自然语言处理领域著名学者，斯坦福大学教授克里斯托弗 · 曼宁（Christopher Manning）近期在美国人文与科学学院（AAAS）期刊的 AI & Society 特刊上发表了题为《Human Language Understanding & Reasoning》的文章，探讨了语义、语言理解的本质，展望了大模型的未来。
【导读】作为自然语言处理的经典图书教程，从输入法联想提示（predictive text）、email 过滤到自动文本摘要、机器翻译，大量的语言相关的技术都离不开自然语言处理的支持，而这本书提供了自然语言处理非常方便的入门指南。通过它，你将学到如何写能处理大量非结构化文本的Python 程序。你将获得有丰富标注的涵盖语言学各种数据结构的数据集，而且你将学到分析书面文档内容和结构的主要算法。通过大量的例子和联系，《PYTHON 自然语言处理》将会帮助你： 从非结构化文本中提取信息，无论是猜测主题还是识别“命名
本文介绍了深度学习的发展历程、技术原理、模型架构、应用领域以及未来前景。
使用TensorFlow的基本步骤一般为：定义计算图，执行计算图，查看计算图(可选)。
随着人工智能的进步，相关技术变得越来越复杂，我们希望现有的概念能够包容这种变化 - 或者改变自己。同理，在自然语言处理领域中，自然语言处理（NLP）的概念是否会让位于自然语言理解（NLU）？ 或者两个概念之间的关系是否变得更微妙，更复杂，抑或只是技术的发展？
全世界有7000多门语言，但自然语言处理（NLP）却主要研究英语这门语言。来自Deep Mind的科研人员Sebastian Ruder认为，当下NLP领域集中于开发能够有效处理英语的方法，却忽略了钻研其他语言的重要性。事实上，研究英语以外的语言不仅具有重大的社会意义，还有助于构建多语言特征模型，以避免过度拟合和应对机器学习的潜在挑战。
深度学习算法(第24期)----自然语言处理(NLP)中的Word Embedding 前几期我们一起学习了RNN的很多相关知识，今天我们一起用这些知识，学习下机器翻译中的编码解码网络.
数学能力是大语言模型推理水平的重要体现。上海人工智能实验室在推出领先的开源数学模型 InternLM2-Math 的三个月之后对其进行了升级，发布了全新的 InternLM2-Math-Plus。升级后的 InternLM2-Math-Plus 在预训练和微调数据方面进行了全面的优化，显著提高了其在自然语言推理、代码解题以及形式化数学语言上的性能。模型包括了 1.8B、7B、20B、8x22B 四种不同尺寸的版本，其中 1.8B、7B、20B 版本基于 InternLM2 基座，而 8x22B 版本则基于 Mixtral-8x22B 基座。
相信很多人对自然语言处理有太多不理解的地方，甚至是什么，都说不出口，其实把这六个字划分为自然，语言，处理，来理解的话，是不是简单明了。本文着重和大家说自然语言处理是什么和自然语言处理的关键技术有哪些，感兴趣的小伙伴们，随着小编一起来看看吧。
来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html
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