终于等到年中囤货季不趁机把心仪的好书带回家可就要再等半年了！ 这个6·18，怎么买最划算？小编已经摸清JD的套路了！JD今年百万图书每满100-50满减叠券享600-400小编整理了10本近期的爆款全都是最值得PICK的甄选好书各位同学开始行动吧！ 6·18超级囤书攻略 01（扫描下方二维码，享受特惠） ▊《漫画算法2：小灰的算法进阶》魏梦舒（@程序员小灰） 著爆款漫画算法书进阶版讲述数据结构、算法及面试题目 02（扫描下方二维码，享受特惠） ▊《labuladong的算法小抄》付东来（@labul
信息化技术的飞速发展使得海量数据爆发式增长。一方面，越来越多的数据可以为我们的生活带来便利，但另一方面，也给软件开发带来巨大的挑战——图片、声音、视频等不同结构的数据越来越多地出现，为搜索分析带来巨大的挑战，传统的关键词搜索，搜索结果局限于输入的关键词，用户体验较差。向量检索的出现，给我们提供了一个新的思路，向量数据库将非结构化、半结构化甚至是结构化等数据以向量形式存储，实现相似度搜索、聚类、降维等操作，结合机器学习模型，为用户更加智能的搜索服务。
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
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
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
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
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
我们以R语言抓取的推特数据为例，对数据进行文本挖掘，进一步进行情感分析，从而得到很多有趣的信息
随着人工智能技术的飞速发展，AI已经在各行各业发挥着越来越重要的作用。最近，Stable Diffusion文本生成图片模型作为一种备受瞩目的AI技术，引发了广泛关注。这种模型能够根据用户提供的文本描述，生成与之相对应的高质量图片，为人们带来了前所未有的视觉体验。但是，搭建Stable Diffusion模型，并不是简单的事情，需要足够的计算资源，包括GPU、CPU、内存，以及大量数据集等。
AI 科技评论按：本文是一篇发布于 tryolabs 的文章，作者 Javier Couto 针对 2017 年基于深度学习的自然语言处理研究进行了大盘点。AI 科技评论根据原文进行了编译。 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
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。
人工智能技术目前得到了全球范围内前所未有的瞩目，已在多个行业内落地。其中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，也是实现智能应用的重要组成部分。 《AI创新讲堂》第二讲由中国人工智能学会与清华大学数据科学研究院联合主办，邀请了自然语言处理顶级大咖——卡内基梅隆大学（CMU）教授Alexander Waibel和欧洲科学院院士、德国人工智能研究中心(DFKI)科学总监汉斯·乌思克尔特，为大家分享自然语言处理的应用与挑战。 欢迎对人工智能感兴趣的朋友报名参加本次AI创新讲堂。 嘉宾 Alex
2018 NAACL 自然语言及语义理解的三大顶级会议之一NAACL（全称Annual Conference of the North American Chapter of the Associa
CGED官网 大数据文摘作品 作者：魏子敏 “相比英文，中文是连写的，所以首先要识别出词语的边界（即分词），这个是巨大的难点。” 阿里巴巴iDST自然语言处理首席科学家司罗这样向大数据文摘描述中文语义错误识别的困难所在。 11月24日，阿里巴巴iDST在中文语法错误自动诊断大赛（Chinese Grammatical Error Diagnosis，以下简称 CGED）三个level中全面夺得冠军。 参赛机构比赛成绩公布 这是继今年在全球顶级的知识库构建测评KBP2017中，斩获英文实体发现测评全球冠
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
MOSS是复旦大学自然语言处理实验室发布的一种类似于ChatGPT的会话语言模型。MOSS能够按照用户的指示执行各种自然语言任务，包括回答问题、生成文本、摘要文本、生成代码等。MOSS还能够挑战错误的前提，拒绝不适当的请求。
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。
作者：申利彬 校对：孙涛 本文谈论自然语言处理中的情感分析及其在不同行业中的应用。 多数人不能准确把握人类的情感变化，我也不例外，但是计算机却可以做到这一点。基于上面的事实，我们要讲述一件你也许已经熟知的机器学习分支——自然语言处理（NLP）,这听起来很像计算机试图学习并理解我们平时说的“自然语言”。但是我们并不满足于此，我们要做一件神奇的事，那就是“情感分析”。听到计算机能分析人类情感这件事，很多人肯定会觉得有些不可思议，但这正是我们下面要谈论的。 📷 自然语言处理 我们稍微回顾一下，很多程序员都知道人与
运动员在不断打破记录的同时，其实离不开新科技的助力。印象最深的是游泳运动员身穿的仿生鲨鱼皮泳衣，在游泳的过程中，可以让水流更加顺畅的从运动员身体的各个部位划过。 除此之外，今年东奥会上也出来现了很多新科技应用场景，有点像科技“秀场”。 这里选取语音技术来展开，例如科大讯飞在开放创新平台基础上，建成了一套具有奥运特征的多语种智能语音和语言关键技术服务平台，为中国奥运代表团提供了“语音转写”和“机器翻译”两项技术类别的支持，方便大家在会场上和不同国家的运动员交流，也便于识别不同语言文字的意思。 另外，像语音合
今日凌晨，斯坦福人工智能实验室（SAIL）在推特上官方宣布，李飞飞将不再担任SAIL负责人。这一职位将由Christopher Manning接替。李飞飞接下来会担任新项目——“以人为本的AI项目Human-Centered AI Initiative (HAI)”的联合负责人。
原作者 | Maixent Chenebaux 选文&校对 | Aileen 翻译 | 姜范波 编者按|当地时间10月9日，美国总统大选两名候选人第二场公开辩论将登场，特朗普和他的对手希拉里·克林顿将在圣路易华盛顿大学进行第2场大选辩论，时长90分钟。 不管是演讲或辩论，两位候选人都有自己独特的“演讲范儿”，使用语义分析和自然语言处理分析两人的演讲风格是件有趣的事情。本文通过自然语言处理分析两人的总统候选人提名演讲，发现了他们在用词和演讲节奏上的不同特点。 ◆ ◆ ◆ 数据科学可以应用到很多领域。从
根据斯坦福人工智能实验室官方Twitter消息，深度学习自然语言处理领军人、斯坦福教授Chris Manning将接替李飞飞，成为该实验室最新一任负责人。
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
授权转载自：THU数据派 作者：申利彬 校对：孙涛 多数人不能准确把握人类的情感变化，我也不例外，但是计算机却可以做到这一点。基于上面的事实，我们要讲述一件你也许已经熟知的机器学习分支——自然语言处理（NLP）,这听起来很像计算机试图学习并理解我们平时说的“自然语言”。但是我们并不满足于此，我们要做一件神奇的事，那就是“情感分析”。听到计算机能分析人类情感这件事，很多人肯定会觉得有些不可思议，但这正是我们下面要谈论的。 自然语言处理 我们稍微回顾一下，很多程序员都知道人与人和人与计算机交流的方法有很大的区别
1 First Blood 1、Ryan T. Mcdonald【Google】 个人主页：ryanmcd.github.io/ 学术成就：h-index: 55 论文数: 100 引用数 : 15672 个人介绍： 瑞安·麦克唐纳是谷歌的一名研究科学家，当前已经工作了10多年了!在谷歌之前，在宾夕法尼亚大学完成了博士学位，在多伦多大学完成了理学学士学位。主要研究方向是：用于机器翻译、问题回答、意见分析以及信息检索的核心算法和模型。 2、Lev Arie Ratin
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 今天，尽管人人都在谈论大数据，但数据实际价值和现有价值有巨大落差。 尽管企业采集和储存、计算数据的能力越来越强，但数据分析能力始终增长缓慢。据Forrester调研，约70%的企业数据从未被分析和使用过，成为数据释放价值过程中的卡脖子难题。 过去二十年，世界从PC时代走进移动时代又走到AI时代，生产力工具越来越简单易用，但数据分析的方式始终没有本质区别，高使用门槛将企业中的大量数据消费者（非技术背景的业务人员）拒之门外。 站在AIGC时代的门口，下一个十
国际权威研究机构Gartner最新发布2022年度《Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services》研究报告： 腾讯位列“挑战者“象限！ 至此，腾讯连续三年入选Gartner云AI开发者服务魔力象限，为中国云厂商中唯一。 同时，腾讯在计算机视觉方面获得了全球第二的评分排名，再次印证了腾讯云在云AI开发者服务领域的国际领先地位。 ○作为该领域领先的“挑战者”，腾讯将其丰富的人工智能资源用于游戏、视觉和其他服务，不断创新与完善服务能力； ○ 同时开发了CAIDS（
Webster 是一个 chatGPT Clone 和 Google Clone 网站。 其中包括问答、语法纠正、二年级学生总结、自然语言到 OpenAI API、文本到命令、英语到其他语言、自然语言到 Stripe API、SQL 翻译、解析非结构化数据、分类、Python 到自然语言等功能， 电影到表情符号、计算时间复杂度、翻译编程语言、高级推文分类器、解释代码、关键字、事实回答、来自产品描述的广告、产品名称生成器、TL;DR 摘要、Python 错误修复程序、电子表格创建器、jаvascript 助手聊天机器人、ML /AI语言模型导师，科幻书单制作者。 这个韦伯斯特可以理解 50 多种语言，用户可以询问，这也有 50 多种语言的语音回复和 50 多种语言的文本语音回复，白天和夜间模式。 有关该应用程序的更多信息，请向下滚动。
场景描述：出于宣传、牟利等目的，互联网上充满了各种虚假、误导性消息，这类消息被称之为「假新闻」。如何鉴别假新闻，防止被骗，一直以来困扰着大众。为此，一家英国初创公司研发人工智能算法来识别假新闻，防止其进一步传播。
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随着人工智能成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，AI 成为科技企业研发重点，专利申请量也在逐年提升。
看过斯坦福 CS224n 的读者可能对 Manning 比较熟悉，他在公开课上介绍了非常多的自然语言处理方法与概念。而了解过斯坦福 CS231n 的读者对李飞飞也不陌生，她主导这一计算机视觉课程的设计。这两门公开课（2017）是了解自然语言处理和计算机视觉领域必不可缺的资源，而现在关注 NLP 的 Christopher Manning 成为 SAIL 新的负责人。
想象一下自己正在进行一个非常好的数据科学项目，还为了获得较好的结果用了最前沿的数据库。然后几天后，新一代前沿框架的出现，导致现有模型已经落后了。
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
本文主要参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/96020318
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
前端工程师们～js也可以用来玩机器学习的。 今天看到这些相关的资源，分享给大家～～ 数据可视化这块应该都算比较熟悉的了，建议从通用机器学习库开始学习。 既然有这些js库了，并且现在手机的性能都不错，就
人工智能发展迅速，近几年自然语言处理已经成为热门研究方向，根据这些会议和期刊上近10年发表论文的引用情况（根据Goolge Scholar）生成了高引学者列表，供大家收藏参考学习。
这里记录 Python相关的值得分享的内容，每周五发布。由于微信不允许外部链接，点击阅读原文可访问文中的链接。
在本文中，我列出了当今最常用的 NLP 库，并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势，因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 又一位业界大牛加入了学界，这次是 IEEE Fellow、原京东集团高级副总裁周伯文。 今日，根据「清华大学电子工程系」公众号的消息，2021 年从京东集团高级副总裁岗位上离职的周伯文受聘为清华大学电子工程系长聘教授以及清华大学惠妍讲席教授。 目前，清华大学电子工程系官网上已经可以搜到周伯文的相关信息。 自 2003 年从科罗拉多大学波尔得分校获得电子和计算机工程博士学位之后，周伯文便一直在业界打拼。他工作的第一站是 IBM，曾担任 IBM Research 人工智能基础研
「女生是理工科的珍稀动物，男生是文艺界的宝贵资源。」这一关于性别&职业的固有印象直至现在仍教大多数人习以为常。女性的科研之路似乎仍还只是「少数派」的游戏。
宜信公司于2006年成立于北京，经过12年的发展，目前围绕着普惠和财富两大业务板块，陆续推出了许多相关产品，如宜人贷、宜人财富、致诚信用、博城保险等等。
【新智元导读】 EMNLP刚刚公布了本年度的最佳论文归属，其中被评为最佳长论文之一的《男人也爱购物：用语料库级别约束减少性别偏见的扩大》探讨对数据库的控制可以如何提升模型的准确性。另外，Facebook的关于智能体对话创造新语言的研究拿下最佳短论文。 即将于2017年9月7日至11日在丹麦哥本哈根举行的自然语言处理国际顶级会议 EMNLP （Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）官方Facebook主页日前公布了2017
这篇博士论文将自然语言处理和文本挖掘的多个核心任务与图结构的强大表示能力结合起来，从而充分利用深度学习的表示能力和文本中的结构信息来解决诸多问题：（1）组织信息（Information Organization）：提出了基于树/图结构的短文本/长文本对的分解算法以提高语意匹配任务（semantic matching）。基于文本匹配，进一步提出事件粒度的新闻聚类和组织系统 Story Forest；（2）推荐信息（Information Recommendation）：提出了 ConcepT 概念挖掘系统以及 GIANT 系统，用于构建建模用户兴趣点以及长短文本主题的图谱（Ontology）。构建的兴趣图谱 Attention Ontology 有助于对用户与文本的理解，并显著提高推荐系统的效果；（3）理解信息（Information Comprehension）：提出了 ACS-Aware Question Generation 系统，用于从无标注的文本中生成高质量的问答对，大大降低问答系统的数据集构建成本，并有助于提高阅读理解系统的效果。
原文出处： tcz.hu 译文出处：码农网 – 小峰 程序员是注定灭绝的一个物种。 在一个来自于CGP Grey很精彩的视频中，他提出说，在不久的将来，大多数工作将会由机器替代。许多行业，从卡车司机到医生，在不久的将来将会消失或发生巨大的变化，创造出一种全新的社会体制。但是，这样一来似乎有点说不通——既然未来的计算机程序将会大放光彩，那么势必需要更多的程序员。毕竟，创建自动汽车、自动化的医疗诊断系统、小贩机器人等等，都需要程序员的参与，不是吗？ 大错特错。 编程是什么？ 编程是将理念（业务、法律、游
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 我在西湖读博士 printf("hello world!"); #include <西湖大学文本智能实验室PI张岳； 博士毕业生崔乐阳> cout<<"导语" 从腾讯深圳办公大楼42层往下看 车水马龙，纷纷攘攘 与崔乐阳之前的生活环境大相径庭 几个月前 他还顶着不事稼穑的“博士生”头衔 偏安杭州转塘，而今 他已正式迈入职场 成为腾讯AI Lab的高级研究员 腾讯AI Lab 这是腾讯内部极少数的“非盈利”部门 由100多位来自世界知名院校的科学家 以及300
中文分词是中文自然语言处理的一个非常重要的组成部分，在学界和工业界都有比较长时间的研究历史，也有一些比较成熟的解决方案
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