早在2014年，无论是BAT还是美团、滴滴、小米、商汤，所有一线IT公司已经全部涉足人工智能，没有例外。
机器之心报道 机器之心编辑部 游戏领域最受瞩目的一次并购？ 在游戏领域，很少有人不知道 Unity 游戏引擎。它是跨平台的 2D 和 3D 游戏引擎，由 Unity Technologies 开发，用于开发跨平台视频游戏，并延伸至基于 WebGL 技术的 HTML5 网页平台以及 tvOS、Oculus Rift、ARKit 等新一代多媒体平台。 细心的玩家们，可以在《王者荣耀》、《原神》、《炉石传说》等手游，以及《逃离塔克夫》这样的 PC 大作上看到 Unity 的标志。 8 月 10 日晚上，据路透社
数字化正在变成每个行业都要面对的“必答题”。11月12日，在“增长引力 向芯而行”2021年度腾采通电子产业数字化增长大会深圳现场，腾讯企点腾采通品牌全新战略正式发布，针对电子元器件行业痛点，从抢单王到AI交易助手，打造用户、AI交易、数据和服务四大引擎，撬动电子产业数字化发展。 腾讯企点腾采通的发布，是腾讯企点助力实体产业转型升级，深入产业场景，联手合作伙伴开放共建又一个实践落地。 作为生态合作伙伴,胖猫云科技成立于2018年,核心团队成员拥有B2B电商千亿级交易经验,旗下产品腾采通作为国内首款B2
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
作者 | Ccxs 整理 | NewBeeNLP 知识图谱 Robust Knowledge Graph Completion with Stacked Convolutions and a Student Re-Ranking Network 使用堆叠卷积和学生重排网络的具有鲁棒性的知识图谱补全 Poisoning Knowledge Graph Embeddings via Relation Inference Patterns 通过关系推理模式毒化知识图谱嵌入 PairRE: Knowledge G
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
本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程大纲为：
头部区域的文字是“Mood Tracker”， 然后是按钮“Happy”,“Sad',“Sleepy”，当我按其中一个按钮的时候，显示文本 “right row i am feeling x”
自然语言处理是人工智能领域研究的核心内容之一，近年来取得了快速进展和广泛应用，在学术界和企业界备受瞩目。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”! 深度学习等技术的引入为自然语言处理技术带来了一场革命，近年来也出现了自然语言处理的新范式。 为什么自然语言是“人工智能皇冠上的明珠”呢？ 自然语言处理，英文名称是Natural Language Processing，简称NLP，主要研究用计算机来理解和生成自然语言的各种理论和方法。 其中，自然语言指的是人类语言，特指文本符号，而非语音信号。对语音信号的识别与合成属于语音处理领域的研究范畴。 自然语言处理已
自然语言处理是一种将自然语言转换为计算机可处理的形式的技术。深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在自然语言处理方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在自然语言处理方面的应用。
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，我们邀请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大佬界”方向的车就要
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
👆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
自然语言处理是实现人工智能、通过图灵测试的关键。虽然目前深度学习在自然语言处理上取得了巨大的突破，对自然语言的深度理解仍需要复杂知识的支持，来实现从理解字面意思到言外之意的跃迁。本文介绍清华大学刘知远老师的《知识指导的自然语言处理》。
人工智能可分为深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序涉及、数据挖掘等六大领域。随着互联网的普及和社交网络的急速发展，自然语言相关数据海量增长。
好几天没有写关于自然语言处理方面的内容，实在抱歉，不过还是感谢大家支持。今天给大家分享一下关于中文自然语言处理的一些基础知识，希望能够帮你快点“入坑”。
前几年曾经马少平老师的引荐，为某科普图书写过一篇短文介绍自然语言处理。如果只是介绍NLP的概念、任务和挑战，应该可以参考这篇小文。原文如下，仅供参考。 自然语言处理 Natural Language Processing 一、什么是自然语言处理 简单地说，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动
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。
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。
自然语言处理在大数据以及近年来大火的人工智能方面都有着非同寻常的意义。那么，什么是自然语言处理呢？在没有接触到大数据这方面的时候，也只是以前在学习计算机方面知识时听说过自然语言处理。书本上对于自然语言处理的定义或者是描述太多专业化。换一个通俗的说法，自然语言处理就是把我们人类的语言通过一些方式或者技术翻译成机器可以读懂的语言。
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。
awesome系列真是碉堡了~今天把Python的爬虫工具搬过来~ ——————译文分割线—————— 本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库。 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问
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。
地址 https://github.com/zibuyu/research_tao
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法。本文整理了NLP领域常用的16个术语，希望可以帮助大家更好地理解这门学科。
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。
文章转自清华大学刘知远老师的github：https://github.com/zibuyu/research_tao/blob/master/00_nlp.md
自然语言处理是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分（人工智能还包括计算机视觉等），但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统，但只有人类才拥有这么高级的语言。
2011年，日本多个机构发起的一项机器人项目，以东京大学入学考试难度为目标，以检验人工智能可在多大程度上模拟人类思考以及解决问题的能力。在去年和今年的考试中，机器人“Torobo-kun”分别获得了511分和525分，总分为950分。照着当前的成绩，Torobo-kun有80%的可能被512所私立大学和23所国立大学和公立大学录取，可惜的是，离东京大学至少获得 80% 分数的要求还差得很远。 根据对比，在两次考试中，Torobo-kun在数学和物理方面有了明显的进步，而英语和国语的成绩还是一团糟。在镁客君看
词嵌入是自然语言处理中的关键技术之一，它通过将单词映射到高维空间，使得单词之间的关系得以保留，进而使得深度学习模型能够更好地理解和生成语言。
经过60余年的发展，人们已经研发了各种各样自然语言处理技术，这些纷繁复杂的技术本质上都是在试图回答一个问题：语义在计算机内部是如何表示的？ 根据表示方法的不同，自然语言处理技术共经历了四次范式变迁，分别是小规模专家知识、大规模语料库统计模型、大规模语料库深度学习和大规模预训练语言模型。 特别是在2010 年之后，随着基于深度神经网络的表示学习方法的兴起，该方法直接端到端地学习各种自然语言处理任务，不再依赖人工设计的特征。深度学习可以有效地避免统计学习方法中的人工特征提取操作，自动地发现对于目标任务有效的表示
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：
编者按：《国家科学评论》于2018年1月发表“机器学习”特别专题，由周志华教授组织并撰写文章。专题内容还包括对AAAI前主席Tom Dietterich的访谈，徐宗本院士、杨强教授、朱军博士、李航博士、张坤博士和Bernhard Scholkopf等人的精彩文章。
编者注：本文节选自《数学之美》，作者吴军曾在《后记》中说，世上最好的学者总是有办法深入浅出地把大道理讲给外行听，而不是故弄玄虚将简单的问题复杂化。所以，他写书的目的在于讲述在实际问题背后，简单而直接的数学模型。 如今但我们大谈人工智能、语音助手等不断更新的技术时，不妨从最简单、最基本的地方出发，思考各类火热的现象。以下文字摘选自《数学之美》的第二章：《自然语言处理——从规则到统计》，有删减。 ---- 1946 年，现代电子计算机出现以后，计算机在很多事情上做得比人还好。既然如此，机器能不能懂得自然语言呢
来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html
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
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。
本文根据自己的学习以及查阅相关资料的理解总结，简要的介绍一下自然语言处理(nlp)一些相关技术以及相关任务，nlp技术包括基础技术和应用技术。后续会抽空继续分专题完善这一个系列。限于作者水平有限，其中难免有错漏之处，欢迎读者斧正。
自然语言处理领域的关键技术包括词嵌入、循环神经网络（RNN）、Transformer、注意力机制等。这些技术在NLP中发挥着重要的作用，推动着NLP技术的不断发展。词嵌入通过将单词映射到高维空间的向量表示，使得计算机能够更好地理解语义和语法。循环神经网络通过处理序列数据，如文本和语音，实现了对上下文信息的建模。Transformer模型则引入了自注意力机制，极大地提高了处理长距离依赖关系的能力。这些技术的不断创新和应用为NLP的发展注入了新的活力。
【新智元导读】在自然语言处理领域，深度学习的承诺是：给新模型带来更好的性能，这些新模型可能需要更多数据，但不再需要那么多的语言学专业知识。 在自然语言处理领域，深度学习的承诺是：给新模型带来更好的性能，这些新模型可能需要更多数据，但不再需要那么多的语言学专业知识。 关于深度学习方法有很多炒作和大话，但除了炒作之外，深度学习方法正在为挑战性问题取得最先进的结果，特别是在自然语言处理领域。 在这篇文章中，您将看到深度学习方法应对自然语言处理问题的具体前景。看完这篇文章后，你会知道： 1. 自然语言处理深度学习的
在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务中，基于深度学习的方法已经取得了最佳的结果。神经网络模型在诸如命名实体识别（Named entity recognition, NER）、词性标注（Part of speech tagging
AI 科技评论按：英特尔人工智能产品事业部，数据科学主任 Yinyin Liu 近日撰写了一篇文章，介绍了深度学习为自然语言处理带来的种种变化。有趣的大趋势是首先产生在 CV 领域的技术也不断用于 NLP，而深度学习解决方案的构建方式也随着时间在进化。AI 科技评论编译把这篇文章如下。
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