奉上：[chatai (taiyangyukeji.com)] 国内GPT指的是在中国境内搭建的GPT模型。这样做可以减少因网络延迟等因素而导致的数据传输时间和成本，从而提高访问速度和稳定性。目前有不少中国企业和机构都在搭建自己的chatGPT模型，以满足国内用户对于自然语言处理技术的需求。 国内目前GPT和原版并无太大差别，可能有些未公开的专业性科技公司做出了一些以chatgpt为基本模型接口然后对某一行业深度延申增加其专业能力的处理。 国内对接原版GPT的主要功能是为了提供高质量的自然语言处理服务，如文本生成、对话系统、文本分类等。因为GPT模型需要大量的计算资源和数据支持，所以搭建国内GPT可以在国内提供更快速、稳定和安全的服务。除此之外，国内GPT还可以用于以下方面：
导读：智能问答系统是自然语言处理的一个重要分支。今天我们将利用分词处理以及搜索引擎搭建一个智能问答系统。 本文经授权转自公众号CSDN（ID：CSDNnews）
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。
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。
AI 开发者消息，当地时间 7 月 28 日至 8 月 2 日，自然语言处理领域顶级会议 ACL2019 在意大利佛罗伦萨召开，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。
有句话叫：中文博大精深。 做自然语言处理（NLP）工作的同学对这几个字可能更加深有体会。自然语言，从字面意思上很好理解，就是我们平时在生活中常用的表达方式，常说的“讲人话”就是这个意思，举个例子： 一个人驼背，用自然语言会说：我背有点驼，而用非自然语言（文绉绉）则变成了：我的背部呈弯曲状。 这些话我们人很好懂，但是计算机不懂，它只懂二进制的 0 和 1。再加上中文语言错综复杂，没有什么规律可循，且同样的文字在不同语境下会有不同含义，要想让电脑正确理解就更困难了，比如： “冬天能穿多少穿多少，夏天能穿多少穿
对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 r
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 实验室窗外 上海人工智能实验室是我国人工智能领域新型科研机构，开展战略性、原创性、前瞻性的科学研究与技术攻关，目标建成国际一流的人工智能实验室，成为享誉全球的人工智能原创理论和技术的策源地。 实验室网址： www.shlab.org.cn 研究方向 人工智能基础理论、人工智能基础软件和基础硬件系统、人工智能核心技术、人工智能开放平台、人工智能应用、人工智能伦理与政策 我们的优势 全球顶尖的AI科研团队 由汤晓鸥、姚期智、陈杰领衔，通过全职、全时双聘等灵活合作方式，
作为国际最受关注的自然语言处理顶级会议，每年的 ACL 都吸引了大量华人学者投稿、参会。今年的 ACL 大会已是第 60 届，即将于 5 月 22-5 月 27 举办。受到疫情影响，国内 NLP 从业者参与大会受到很多限制。 为了给国内 NLP 社区的从业人员搭建一个自由轻松的学术交流平台，机器之心组织了「ACL 2022 线上论文分享会」，定档 5 月 21 日云端相聚。 本次 ACL 论文分享设置了 Keynote、 论文分享、企业招聘等环节，就业内关注的 Transformer、大规模预训练模型等
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 有位朋友说，程序员的工作就是消灭自己的职业。 这么说或许是有些危险耸听了，不过随着近期ChatGPT的爆火，可以预见未来的程序员可能的确需要有更强的研究开发能力才能有更强的竞争力！ 面对ChatGPT带来的冲击，了解其背后的核心技术，才能在AI浪潮中狂飙！ 简单说，ChatGPT是通过预训练大语言模型，配以RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF，人类反馈强化学习）开发出来的AIGC产品，
在20世纪40年代和50年代，人工智能的概念开始浮现，但直到1956年的达特茅斯会议上，它才成为一个独立的学科领域。
你真的了解NLP吗？本文主要是对当前自然语言处理领域的主要研究内容进行了梳理，共包含五个部分：NLP概述、NLP相关技术分类、NLP研究人员分布、NLP的应用、NLP的发展趋势。该篇文章能够帮助刚刚入坑NLP的小伙伴尽快找到自己的定位，同时也能协助已经在坑中挣扎多年的小伙伴看清该领域的全貌。
媒体报道、微博内容、消费者购买评价等文本信息，正在成为大数据重要的组成部分。然而，人类使用的语言对计算机而言是模糊的、非结构化的，要处理和分析这部分数据，就必须用到自然语言处理技术。
自然语言生成（NLG）作为自然语言处理的一个子方向，主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。现在也受到广大研究学者的重视，今天ShuYini给大家整理了一下自然语言生成的相关资料供大家参考。
自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
近年来，深度学习方法极大的推动了自然语言处理领域的发展。几乎在所有的 NLP 任务上我们都能看到深度学习技术的应用，并且在很多的任务上，深度学习方法的表现大大超过了传统方法。可以说，深度学习方法给 NLP 带来了一场重要的变革。
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
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8月26日，腾讯-哈工大联合实验室刘挺教授、秦兵教授、车万翔副教授和张伟男博士一行受邀访问腾讯，与腾讯公司副总裁姚星先生，腾讯公司副总裁王巨宏女士、腾讯公司高校合作总监刘婷婷女士等进行了深入的交流。双方确定未来除了在自然语言处理多个相关领域继续开展更密切的科研合作之外，刘挺等四位老师还将指导腾讯AI Lab的前沿研究及技术影响力建设。这标志着腾讯-哈工大联合实验室的发展进入了更加全面、深入、融合的新阶段。 上午，在腾讯高校合作高级经理杨敏的主持下，双方先召开了2015年度科研合作项目结题答辩讨论会。随后
随着人工智能的火热，AAAI、NeurIPS、CVPR 等顶级学术会议的影响力也愈来越大，每年接收论文、参会人数的数量连创新高。 ACL，作为国际最受关注的自然语言处理顶级会议，每年都吸引了大量华人学者投稿、参会，今年的 ACL 大会已是第 60 届，将于 5 月 22-5 月 27 举办。因为疫情原因，国内 NLP 从业者参与大会将受到很大的限制。 为了给国内 NLP 社区的从业人员搭建一个自由轻松的学术交流平台，机器之心组织了「ACL 2022 线上论文分享会」，定档 5 月 21 日云端相聚。 本次
语音合成技术可以将任何文字信息转换成标准流畅的语音且进行朗读，相当于给机器装了一张人工合成的“嘴巴”。它是涉及多个学科，如声学、语言学、数字信号处理和计算机科学的一个交叉学科。 英伟达NeMo是一个用于构建先进的对话式AI模型的工具包，它内置集成了自动语音识别 (ASR)、自然语言处理 (NLP) 和语音合成 (TTS)的模型及方法，方便调用先进的预训练模型、快速完成对话式AI中各类子任务。 我们可以通过NeMo快速、方便地实现文字与语音之间的转换，让我们的文字会说话！ 7月28日，第3期英伟达x量子位NL
上一周，清华大学AMiner发布了《2018自然语言处理研究报告》(下载地址：https://pan.baidu.com/s/1IXuZLgGVHjfYyyX63jcVHQ)，因为时间原因，没能及时的更新，希望大家见谅。现在作者以初学者的态度整理了一下该报告的主要内容，希望能帮助大家。
机器之心原创 作者：高静宜 3 月 29 日，「语音智能与人机交互联合实验室」在北京成立，该实验室由中国人工智能公司出门问问与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室自然语言处理与机器翻译研究团队联合建立，将专注于自然语言理解、多轮对话管理、问答系统、机器翻译等人机语音交互核心技术研发领域。出门问问成立于 2012 年 10 月，是一家在语音识别、语义分析、垂直探索等技术领域具备自主研发能力的人工智能公司。根据此前路透社报道，于 2015 年 11 月出门问问完成 C 轮融资后的累计融资金额达 7500 万
AI即人工智能是一个令人着迷的领域，尤其是基于对话式AI系统的智能音箱的兴起，使人工智能直接走进了我们的家庭。
最近我身边的后端小哥哥心态有点崩，女朋友控诉他老加班不回微信，闹分手！我给他出一招，找个聊天机器人啊，兄弟，加班恋爱两不误，皆大欢喜啊。小哥哥一听，嘿，有谱。
2017年7月31日-8月4日，第55届国际计算语言学年会ACL 2017（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）在加拿大温哥华召开。在这场计算语言学盛会期间，中国中文信息学会青年工作委员会（CIPSC青工委）和腾讯AI Lab联合举办了“犀牛鸟之夜”活动，邀请黄伟道、宗成庆、薛念文、夏飞、赵东岩、朱晓丹、陈博兴等30余位海内外学者交流学术研究心得，探讨产学合作模式。活动由中科院自动化所刘康老师主持。 首先，CIP
大家好，今天开始和大家分享，我在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的一些学习经验和心得体会。
ChatGPT 是一个基于人工神经网络技术的自然语言处理模型，由 OpenAI 开发。它可以理解和生成自然语言，用于进行对话、翻译、文本摘要等任务。ChatGPT 是目前最先进的自然语言处理模型之一，它使用了大量的预训练数据和深度学习算法来实现高质量的自然语言处理能力。
在全球疫情背景下，国际间的线下学术交流变得十分困难。 这段时间以来，机器之心一直在围绕国际顶级学术会议在国内举办线下活动，促进国内 AI 领域的学术交流。 2020 年底，机器之心举办了 NeurIPS 2020 中国区 MeetUp，报名人数高达 1300 人，受到了国内 AI 社区的极大关注，众多高校、企业积极参与。 2021 年 6 月，机器之心又组织了 CVPR 2021 线下论文分享会，邀请到了虞晶怡（视频致辞）、陶大程、林达华、纪荣嵘、许春景这些业内顶级专家做主题演讲，同时也设置了 12 篇论文
8月8日下午，应腾讯高校合作与IEEE的学术邀请，2017第13期犀牛鸟·学问邀约到犀牛鸟海外专家——华盛顿大学计算机科学与工程学院Noah Smith教授，带来了题为“Syncretizing Linguistic and Learned Representations in Natural Language Processing”的学术分享，并与AI Lab等技术团队进行深入地交流探讨，向大家展示了NLP领域的最新进展。 Noah Smith是NLP资深专家，他的研究兴趣包括统计自然语言处理，特别是
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
摘要 机器翻译伴随着世界上第一台计算机的诞生而出现，随后成为人工智能领域最具挑战性的研究课题之一。70 多年来，以机器翻译、人机对话系统、文本自动分类、自动文摘和信息抽取等为代表性应用的人类语言技术所走过的曲折发展历程，从不同的侧面折射出人工智能领域的荣禄兴衰。本文在简要回顾人类语言技术发展历程的基础上，重点介绍当前该技术面临的主要挑战和研究现状，并对未来发展的趋势进行展望。 关键词
特定场景进行特定培训，这是打造更连贯、更自然的人机语音交互的一个解决途径。 “iPhone的市场占有率是多少？” —“目前80%。” “那华为的呢？” —“怎么都喜欢华为？” 以上是发生在镁客君与某一语音交互机器人之间的对话。 你来我往之间 那些令人“头痛”的瞬间 在日常生活中，通过语音交互技术，我们能够与机器人进行交流，比如苹果的Siri亚马逊的Alexa，或者是让机器人实时控制一些家居产品，比如智能音响；在办公时间，借助于语音交互技术，我们也能够直接口头交代语音助理一些工作，从而提升工作效率，比如微软的
nltk是一个python工具包, 用来处理和自然语言处理相关的东西. 包括分词(tokenize), 词性标注(POS), 文本分类, 等等现成的工具. 1. nltk的安装 资料1.1: 黄聪：Python+NLTK自然语言处理学习（一）：环境搭建 http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2157437.html 这个图文并茂, 步骤清晰, 值得一看. 我想我没必要再重新写一遍了, 因为我当时也是按照他这样做的. 资料1.2: 把py
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
问答系统是自然语言处理领域一个很经典的问题，它用于回答人们以自然语言形式提出的问题，有着广泛的应用。其经典应用场景包括：智能语音交互、在线客服、知识获取、情感类聊天等。常见的分类有：生成型、检索型问答系统；单轮问答、多轮问答系统；面向开放领域、特定领域的问答系统。本文涉及的主要是在检索型、面向特定领域的问答系统，通常称之为——智能客服机器人。
传统的文本情感分类思路简单易懂，而且稳定性也比较强，然而存在着两个难以克服的局限性： 一、精度问题，传统思路差强人意，当然一般的应用已经足够了，但是要进一步提高精度，却缺乏比较好的方法； 二、背景知识问题，传统思路需要事先提取好情感词典，而这一步骤，往往需要人工操作才能保证准确率，换句话说，做这个事情的人，不仅仅要是数据挖掘专家，还需要语言学家，这个背景知识依赖性问题会阻碍着自然语言处理的进步。 庆幸的是，深度学习解决了这个问题（至少很大程度上解决了），它允许我们在几乎“零背景”的前提下，为某个领域的实际问
来源 | 微软研究院AI头条 自然语言处理（NLP）作为人工智能研究的核心领域之一，长久以来都受到广泛关注。微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“懂语言者得天下，人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”现在很多研究人员都在进入自然语言领域，希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。 为了帮助大家更好地学习NLP，微软亚洲研究院自然语言计算组资深研究员韦福如为大家推荐了一些关于自然语言学习方面经典的书籍和课程，分为入门级和进阶级两大类。 好，同学们现在都准备好了吗？请系好安全带，我们这辆开往“NLP
摘要：本文将介绍大模型的基本概念、应用场景，并分享大模型的搭建与训练调优实战经验，还将探讨如何将大模型与其他技术结合，提高工作效率，并对热门大模型进行性能评估和部署实践，以及讨论大模型面临的技术挑战和安全威胁，并提出解决方案和安全策略，以确保其安全应用。
什么是神经网络？它是如何工作的？现在有哪些神经网络？有哪几种类型的神经网络可以用于自然语言处理？下面我们会一一解答这些问题。
在最近泄露的一份文件中，一位谷歌内部的研究人员表达了这样的观点。这位研究人员认为，在这场激烈的 AI 竞赛中，虽然谷歌与 OpenAI 在你追我赶，但真正的赢家未必会在这两家中产生，因为有股第三方力量正在崛起。
腾讯犀牛鸟专项研究计划旨在连接产学智脑，搭建面向科技创新的产学研深度合作平台。2022年度三大专项研究计划——腾讯AI Lab专项、微信专项和大出行专项已经发布，共计近20个研究主题，拟立项约70项。 为便于各领域老师了解， 将按自然语言处理与知识图谱、计算机视觉及图像处理、机器学习、语音技术、个性化推荐技术、定位技术和金融科技等七个方向整理三个专项的相关研究主题，本周内将分为7篇文章推送，敬请关注。 本文推送“自然语言处理与知识图谱”相关研究主题，点击下方研究主题文字，可跳转至wiz平台了解更多。 202
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
之前我们讲过NPL(自然语言处理)，使用的是NLTK这样一个包，现在呢，我们又有了新的法宝----GluonNPL。在做自然语言处理上能帮我们提升不少效率。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 一句话就可以“创作”一条视频 AI终于把魔抓伸向影视行业了 大家知道，制作一条视频需要很多步骤： 文案、录制、后期，等等 即便是简简单单的一条短视频，也要经过一通操作才能使之呈现。 但是，现在可要变天了！ 就在不久前，谷歌发布了名为“Dreamix”的视频生成产品。 好家伙啊 在官方演示中，你只需要一句话，就可以对现有视频进行“魔改“，直接替换生产新主角和新内容。 比如这里，输入了”一只白猫和一只橘猫在地板上“原视频里的狗子直接变成了两只猫。
近年来随着大数据、深度学习等技术的快速发展，加之与自然语言处理技术密切结合，语言智能获得了持续的续发展和突破，并越来越多地应用于各个行业。百度在自然语言处理技术方面，已有了十几年的技术累积和前瞻探索，并且不断将核心技术高效落地产业实践。
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