演讲嘉宾：朱频频，小 i 机器人创始人、CEO 【新智元导读】定位于做一家要赚钱的人工智能创业公司，成立16的小i机器人（智臻智能）预计今年实现盈利，计划明年上市。相比酷炫的自动驾驶，智能客户机器人已经深入产业，深入生活。在Gartner发布的“2017十大战略技术趋势”中，小i机器人与微软的Cortana、苹果Siri和亚马逊的Echo一起，被当作物联网时代人机沟通新型界面“Conversational+”的范例。新智元AI WORLD2017 世界人工智能大会，小i机器人创始人、CEO朱频频发表题为《会
竹间智能专栏 作者：竹间智能自然语言与深度学习小组 长期以来，中文自然语言处理（NLP）的研究遭遇瓶颈，其中一个重要原因就是中文的语言学基本无法迁移到已有的成熟的深度学习模型中，这也是中文 NLP 难于英文的重要原因之一。而竹间智能在自然语言处理的研究中，结合深度学习、语言学和心理学等，通过 NLU 来弥补传统中文 NLP 在语言理解上的不足，取得了不错的成果。在此和大家分享一些竹间智能在中文自然语言交互研究中的经验和思考。 本文结合语言学和 NLP 的几个基本任务，从理论上对中文 NLP 的特点进行说明，
大家好！我是孙琳，很高兴参加TAB教育科技论坛，今天分享的题目是“教育应用中的自然语言处理”。首先我先做一下自我介绍，我是剑桥大学计算机系的博士，博士研究的方向是自然语言处理， 2011年的时候，我们
导读：人工智能已经正式走入主流。美国市场研究公司Gartner已经连续第二年将人工智能列为第一大战略性技术。 谷歌 ( 微博 ) 、 IBM 、Salesforce和苹果等公司对私有人工智能公司的收购也在不断升温——2016年就有40笔与人工智能相关的收购交易。我们的研究也发现，62%的大企业将在2018年前使用人工智能技术。本文将带来5个对于2017年人工智能的预测。 1、加速向对话界面转型 许多具有创新精神的科技巨头最近采取的措施表明，今后一年，通过语音与科技展开互动将成为常态。但对话界面真的那么重要
在刚刚过去的“双11”消费狂欢节中，巨大的交易订单数再创新高，集中式爆发的咨询需求背后，一个全新的潜力市场正在浮出水面。阿里机器人客服“小蜜”、京东“无人客服”、苏宁“苏小语”、网易“七鱼”等智能客服，成为了这场电商大战幕后的重要角色。显然，AI的战火已燃烧到每一个客服坐席之中。
Y 总是一个年轻的90后创业者，花两年时间做了一款主打娱乐的App，还有一套 SDK 。
当我们谈到脑筋急转弯时，很多人都会感到兴趣和好奇。脑筋急转弯是一种智力游戏，可以锻炼我们的思维能力以及解决问题的能力。然而，对于许多人来说，脑筋急转弯也是一项相当具有挑战性的任务。在这个过程中，我们需要运用逻辑推理、上下文理解等能力才能解决问题。
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3月1日至3日，哈工大-腾讯联合实验室自然语言处理专题交流活动在哈尔滨工业大学顺利进行。腾讯AI Lab及腾讯高校合作团队一行九人访问哈尔滨工业大学，与社会计算与信息检索研究中心（SCIR）师生、哈工大-腾讯犀牛鸟基金获奖老师，围绕问答机器人、情感分析、信息检索和数据挖掘等领域的学术前沿研究和产业应用趋势，进行了深入的探讨和交流。 自然语言处理是人工智能最困难且最重要的分支之一。哈工大SCIR研究中心是NLP的领军学术研究团体，腾讯AI Lab的NLP团队则在产业应用方面有着十多年的深厚积累，双方强强联合
去年的AI 人工智能风起云涌的2017匆匆而过。在这一年里，大家共同经历了很多： AlphaGo，Alpha Zero等一些列棋牌程序狂虐人类高手； 自动驾驶商业企业全面开花，e.g. 仅百度系自动驾
2015年，整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化，InfoQ策划了“解读2015”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出技术领域在这一年的发展变化，回顾过去，继续前行。 2015年，借助移动互联网技术、机器学习领域深度学习技术的发展，以及大数据语料的积累，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术发生了突飞猛进的变化。越来越多的科技巨头开始看到了这块潜在的“大蛋糕”中蕴藏的价值，通过招兵买马、合作、并购的方式、拓展自己在自然语言处理研究领域的业务
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 来源：IT桔子 概要：2017年，自动驾驶、医疗影像、AI+教育成为焦点；一多半AI风险投资被第一梯队选手收入囊中，并快速成长为独角
在这一年中，清华大学副教授刘知远和他所在的清华自然语言处理实验室同样在这个领域做出了很多成果，他们关注如何结合深度神经网络与大型知识库，并期望构建更多鲁棒及可解释性的自然语言理解系统。在这一篇文章中，机器之心采访了刘知远教授，他向我们介绍了 NLP 在过去一年的重要发展历程，以及实验室的重要研究成果与方向。
ChatGPT对自然语言处理（NLP）冲击很大，首先第一点，NLP的书就不好卖了。
本文介绍了基于LDA主题概率模型的关键词提取方法，该方法利用语料库中词汇的出现频次和文档的主题分布计算主题权重，并基于主题权重计算文档中每个单词的主题概率权重。通过计算主题概率权重和单词在文档中的出现频次，可以得到每个单词对文档主题的贡献度，从而提取出关键词。该方法具有较高的准确性和鲁棒性，能够有效地处理大量文档和词汇，同时能够处理文档的稀疏性和不完整性，可以广泛应用于信息检索、文本挖掘、自然语言处理等领域。
一年一度的高考牵动着亿万人的心。网民们对高考的讨论十分热烈。这不，有“调皮”的网友提出：假如让机器人参加高考，能考多少分？记者将这个问题抛给了中科 院自动化所模式识别国家重点实验室助理研究员汪昆。在这位主攻机器翻译与自然语言处理的科研人员眼里，“机器人高考”这个听起来轻松幽默的话题，其实是一 个复杂的科技命题。 简单问题需要复杂处理 汪昆先描摹了机器人参加高考的情境：在读文字、听听力、识图的过程中，机器人首先要把人类的语言、图形“映射”为计算机能够处理的形式语言，再进行分析、理解和处理，最后以人类能够理
现在是机器学习 ( ML ) 和人工智能 ( AI ) 的黄金时代，人工智能模型的新方法和用例持续增加。而 PyTorch 作为最流行的深度学习框架，与 AI 密切相关。 PyTorch 框架发展迅猛，现在可以说几乎占据深度学习框架的半壁江山： 它被广泛用于构建和训练神经网络，包括图像分类、语音识别、自然语言处理等应用； 它提供了简单易用的 API，可以帮助研究人员和开发人员快速构建和测试新的深度学习模型，从而 推动 AI 技术的发展； PyTorch 还支持自动微分，可以大大简化训练过程，并使神经网络的调
总有人在后台问我，如今 TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架，哪个更流行？ 就这么说吧，今年面试的实习生，问到常用的深度学习框架时，他们清一色的选择了「PyTorch」。 这并不难理解，这两年，PyTorch 框架凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，几乎占据了深度学习领域的半壁江山。比起 TF 的框架环境配置不兼容，和 Keras 由于高度封装造成的不灵活，PyTorch 无论是在学术圈还是工业界，都相当占优势。不夸张地说，掌握了 PyTorch ，就相当于走上了深度学习、机器学
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
不管学界还是业界，对自然语言处理的谈论越来越多，更有甚者，自然语言处理被上升到战略层面。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近有研究人员测算，租卡训练一次谷歌PaLM模型的话，光计算成本就达上千万美元了，还不包括数据、测试的开销等，并且租GPU还比TPU划算一些。 最近谷歌的PaLM语言模型横空出世，接连打破多项自然语言处理任务的sota，这个拥有5400亿参数的Transformer语言模型再次证明了「大力出奇迹」。 论文地址：https://storage.googleapis.com/pathways-language-model/PaLM-paper.pdf
据ACL 2021官网消息，宗成庆研究员将出任第59届国际计算语言学学会学术年会主席。同时，华盛顿大学的夏飞教授（Fei Xia），香港理工大学李文捷（Wenjie Li）教授为程序主席，这意味着2021年8月1日至6日在泰国曼谷召开的自然语言处理顶会ACL-IJCNLP有三位华人面孔在大会委员会的行列。
纯粹的人工智能是没有商业模式的。人工智能一定要跟一个领域、一个产业相结合。举个例子，比如推出AlphaGo的DeepMind，是谷歌收购的一家英国的公司，下围棋只是他们体现人工智能的一个方式，他们未来可以用这种计算机算法来做很多事情，比如用计算机管理共同基金，投资回报率比人工管理的基金高一个百分点，它就可以成为全世界最大的基金管理公司。 自AlphaGo问世，人工智能概念开始大热。 所有创业项目都言必称与人工智能相关，相关人才的身价也随之水涨船高。毕业两年，年薪即可50万起跳。但实际上，企业仍在“烧钱”
文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。有很多应用场景；如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，但文本匹配或者说自然语言处理仍然存在很多难点。这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题，比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，复述问题可以归结为两个同义句的匹配。
每个企业都有客户，每个客户都需要关怀。这就是为什么CRM对企业重要的原因，但是由于不完整的数据和笨重的工作流，大部分公司的销售和市场运营的都不太理想。
数据猿消息，据美国C4ISRNET网站2020年7月22日报道，美国国防部联合人工智能中心成立后大约两年，就将重心转向了新的项目，其中包括一项与联合信息战有关的项目。
前段时间有朋友询问说NLP领域如何学习，然而一直忙于毕业论文中实在没有时间，两年半真的实在太难受了。昨天刚交了盲审，祈祷顺利毕业呀。
桔妹导读：8月2日消息，自然语言处理领域顶级会议ACL2019在意大利弗洛伦萨继续召开。会上滴滴正式宣布开源基于深度学习的语音和自然语言理解模型训练平台DELTA，以进一步帮助AI开发者创建、部署自然语言处理和语音模型，构建高效的解决方案，助力NLP应用更好落地。
竹间智能专栏 作者：自然语言与深度学习小组 自然语言是人类知识的抽象浓缩表示，而自然语言理解是人工智能研究领域中极具挑战的一个分支。上次，《自然语言处理在 2017 年有哪些值得期待的发展？》中，我们已经讲到，2016 年是深度学习大潮冲击 NLP 的一年，通过去年一年的努力，深度学习在 NLP 领域已经站稳了脚跟。其中，对话交互系统已经成为一个重要的应用研究领域，2017 年的自然语言对话系统，将开创一个新的人机交互时代。 通过深度学习和其他机器学习技术的模型组合，竹间智能也已初步实现了自然语言对话中
2016年，互联网巨头都在秀人工智能的肌肉。继Google AlphaGo下棋赢得人类之后，今天百度又有一个人工智能应用曝光了：度秘实况解说NBA总决赛。据一位百度工程师朋友圈照片显示，在今天上午勇士
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一个跨学科的领域，它主要关注如何使计算机能够理解、生成和与人类使用的自然语言进行有效交流。NLP不仅是实现人与计算机之间更紧密合作的关键技术，而且也是探究人类语言和思维复杂性的一种途径。
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 。
本次报告主要涉及深度学习在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的进展，首先讲解了语言的表示学习、词嵌入等基础概念和知识，然后介绍了无监督预训练、Transformer模型、BERT及多种改进等NLP技术的最新研究工作，最后对深度学习在理论和应用层面的前景进行了展望。
陈凡凡：您好，我目前在腾讯云负责云上大数据应用产品的工作，包括我们这次即将推出的产品——腾讯云BI智能助手ChatBI。我2011年加入腾讯，一直从事ToB业务的相关工作，参与过互动广告、一部手机游云南、央视频等平台产品规划和研发等工作。
本篇博文主要为大家介绍一个课程网站，汇集了机器学习，深度学习、强化学习的各个方面，包括：
自然语言处理是数据科学领域最热门的课题之一。公司在这一领域投入大量资金进行研究。每个人都在努力了解自然语言处理及其应用，并以此为生。
GitHub Copilot 由 GitHub 和 OpenAI 共同开发的人工智能代码辅助工具，可自动地生成高质量代码片段、上下文信息等。通过自然语言处理和机器学习技术，通过分析程序员编写的代码、注释和上下文信息，自动生成代码，减轻程序员的工作量，节省开发者的时间和精力。
随着技术的发展，大数据、云计算、人工智能、区块链都慢慢地为人熟知。2016 年 Google 推出 AlphaGo，让人工智能走进了大众的视线，市场热度也被推向了一个小高潮。
AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了深圳市宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
GitHub今天发布了年度报告。去年有1000万的新开发者加入了GitHub社区，80%的repo贡献来自于美国本土之外，中国对开源的贡献仅次于美国。
GitHub 于11月7号发布了年度报告。去年有1000万的新开发者加入了GitHub社区，80%的repo贡献来自于美国本土之外，中国对开源的贡献仅次于美国。
机器之心原创 作者：邱陆陆 去年六月，英特尔人工智能产品事业部（AIPG）数据科学主任、首席工程师刘茵茵在机器之心主办的第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017）上发表了《演变中的人工智能，与模型俱进》主题演讲，探讨了深度学习如何用同一种模型为不同行业提供解决方案，以及如何让各个行业的专家建议推动整个人工智能生态系统的发展。会后，刘茵茵也接受了机器之心的专访，分享了英特尔在 AI 领域的整体规划，以及 AIPG 部门如何计划通过构建相应的框架、资源库等实现这一目标。 日前，机器之心受邀参加了由英特尔与 O
本题中买卖次数变成了最多两次，那么我们可以照搬之前只能买卖一次的做法。首先如果我们假设第一只股票卖出去时价格是 ，那么它之前的最优买入价格（也就是最低的价格）计算方法和第一题相同，只需要用一个变量存储就行了。而第二次买卖我们只需要知道 右边进行一次买卖最多能赚到多少钱就行了。这可以通过从右向左倒过来预处理处理，方法和第一题完全相同。
散仙在上篇文章中，介绍过如何使用Pig来进行词频统计，整个流程呢，也是非常简单，只有短短5行代码搞定，这是由于Pig的内置函数TOKENIZE这个UDF封装了单词分割的核心流程，当然，我们的需求是各种各样的，Pig的内置函数，仅仅解决了80%我们常用的功能，如果稍微我有一些特殊的需求，就会发现内置函数解决不了，不过也无需担忧，Pig开放了各个UDF的接口和抽象类，从加载，转换，过滤，存储等等，都有对应的实现接口，只要我们实现或继承它，就非常方便扩展。 本篇呢，散仙会使用Ansj分词器+Pig来统计中文的
在这一年里，以ChatGPT为代表的自然语言处理领域的重大进步，为我们的对话系统和语言交流提供了更加智能和自然的体验。随着ChatGPT的应用不断扩大，人们开始认识到人工智能（AI）技术在各个领域的潜在价值，并积极寻求将其融入更多方面的生活和工作中。
报告还发现，以“深度学习”、“自然语言处理”和“机器学习”为主题的repo在过去的一年中越发受欢迎。
选自marekrei 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤、蒋思源 在这篇文章中，作者统计了来自 ACL、EMNLP、NAACL、EACL 等学术会议的信息，用可视化的方式展现了 2017 年机器学习与自然语言处理领域的学术情况，例如最高产的作者、机构、主题等。机器之心在展现这些以 NLP 为主的会议后，还增加了如计算机视觉等会议的情况。值得一提的是，该作者在 2017 年初也统计了 2016 年的信息，感兴趣的读者可查看《2016 机器学习与自然语言处理学术全景图：卡耐基梅隆大学排名第一》。 2017 年
AI科技评论按：距离苹果Siri的推出已经快6年了，期间很多智能手机厂商也纷纷将语音助手列为卖点之一，但是其使用率一直不高，究其原因，还是语音助手的功能有限。不过随着深度学习带来的技术进展，以及亚马逊
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