本文作者肖镇中是德国马克思普朗克-智能系统研究所和图宾根大学的博士生，Robert Bamler 是图宾根大学机器学习方向的教授，Bernhard Schölkopf 是马克思普朗克-智能系统研究所的所长，刘威杨是马普所剑桥大学联合项目的研究员。
机器之心整理 参与：思源、晓坤 昨日，乔治亚理工大学 Jacob Eisenstein 教授开放了自然语言处理领域的最新教材《Natural Language Processing》，该教材 2018 年 6 月第一版的 PDF 已经在 GitHub 上开放下载。这本书的内容主要分为四大章节，即 NLP 中监督与无监等学习问题、序列与解析树等自然语言的建模方式、语篇语义的理解，以及后这些技术最在信息抽取、机器翻译和文本生成等具体任务中的应用。 开放地址：https://github.com/jacobeis
本系列为C++算法学习系列，会介绍 算法概念与描述，入门算法，基础算法，数值处理算法，排序算法，搜索算法，图论算法， 动态规划等相关内容。本文为C+算法概念与描述部分。
| 机器的Image Captioning（自动图像描述）能力 电影《HER》中的“萨曼莎”是一款基于AI的OS系统，基于对西奥多的手机信息和图像内容的理解，“她”可以为他处理日常事物、可以陪他谈心、甚至进行Virtural Sex，还可以读懂所有的书、跟哲学家交流，“她”所做的一切俨然就是一个有血有肉的人类才能实现的。但萨曼莎还胜于人类，她能够同时和8316个使用者聊天，和641个使用者in love，并且对每个人都是真情实感。 电影的“她”是人类想象中的强AI，“她”有思维，具备比人还强的智力以及运算
这只是一小部分算法在现实中的应用场景，实际上算法在各个领域都有广泛的应用。算法的目标是提高效率、减少资源消耗、优化结果等，为我们的现实生活和计算机应用提供了重要的支持。
疫情之下，全球金融市场进入大波动时代，各国金融调控政策、突发事件层出不穷，例如美联储无限量QE、欧央行7500亿复苏基金、中美关闭使领馆、阿塞拜疆和亚美尼亚爆发空战...如何24*7小时全天候自动、智能监控全球新闻事件，从而最快速地做出反应、最大可能地规避风险？
选自eecis.udel 作者：Xiaoran Wang、Lori Pollock、K. Vijay-Shanker 机器之心编译 参与：熊猫 在阅读代码时，准确适当的注释能够给开发者提供很有价值的帮助。但并不是每一个需要阅读的代码都包含注释，这可能会让开发者白白花费更多用于理解代码的时间。特拉华大学软件分析实验室的一项研究试图通过数据驱动的技术来解决这一问题，为与对象相关的语句序列自动生成自然语言描述，从而帮助开发者更有效率地理解阅读代码。该论文也是 SANER 17(IEEE 软件分析演进与逆向工程国际
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。
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
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。
算法包含两方面的内容：算法设计和算法分析算法设计其实就是针对某一特定类型的问题而设计的一个实现过程。算法有以下几个特性：
学过C语言的对这句话应该不陌生：程序=算法+数据结构，C++作为一门既可以面向过程也可以面向对象的语言，这样理解也是没有问题的。
任何程序员都能写出机器可以阅读的代码，但只有好的程序员才能写出人可以阅读的代码。这句话道出了要写出容易阅读的代码的困难。但是这些困难到底是什么，我们应该如何认识它，正是本文想要探索的问题。
结构化数据：指可以按某种数据结构组织的数据，比如字母、数字、货币、日期 非结构化数据：指没有按照预定义的方式组织或缺少特定数据模型的数据，比如文章、演示文稿、电子邮件、日志等 结构化数据易于处理，传统计算机可以代替人工高速处理这类结构化数据。然而实际上大多数数据都是非结构化的，而且非结构化数据比结构化数据具有更大的信息量。在人工智能出现后，对非结构化数据的处理进行了探索，并取得了一定成效。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲、蒋思源 本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。 本文第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将 NLP 分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了 NLP 过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解 NLP 的基本概念。 第二部分描述的是基于深度学习的 NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从
本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。 首先第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将 NLP 分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了 NLP 过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解 NLP 的基本概念。 第二描述的是基于深度学习的 NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从 one-hot 编码、词袋模型到词嵌入和 word2ve
本次报告的主题是情感文本生成，先从自然语言生成技术的应用与需求开始讲起，引出情感表达型文本生成问题，从评论生成、情感对话、反讽生成、情感转换以及多模态情感生成这几个方面介绍了目前情感文本生成的研究进展。
自然语言处理 ( NLP , Natural Language Processing ) , 指的是 " 人工智能 “ " 理解 " 和 ” 生成 " 人类语言的能力 , 包括
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）。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
作者 | 兰红云 责编 | 何永灿 自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样，是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。 所以自然语言处理工程师会有各种各样的背景，大部分都是在工作中自学或者是跟着项目一起学习的，这其中也不乏很多有科班背景的专业人才，因为技术的发展实在是日新月异，所以时刻要保持着一种强烈的学习欲望，让自己跟上时代和技术发展的步伐。本文作者从个人学习经历出发，介绍相关经验。 一些研究者将自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）和自然语言理解
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。
自然语言处理(NaturalLanguage Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，旨在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。用自然语言与计算机进行通信，有着十分重要的实际应用意义，也有着革命性的理论意义。
单目标跟踪（SOT）是计算机视觉任务中的关键，专注于在视频序列中跟踪移动目标。研究行人一致观察到，在内容更复杂的长时间视频中，大多数跟踪器的性能有限。此外，仅依赖视觉模态大大限制了这种系统的多功能性。因此，一些研究开始为SOT任务提供语义标注，导致了视觉语言跟踪（VLT）任务的产生。VLT任务的提出帮助SOT研究更接近人类方式，并拓宽了其应用前景。与边界框（BBox）相比，自然语言提供了更用户友好和直观的目标描述方式，允许从空间位置到高级语义细节的精确描述，以提高跟踪性能。在定义VLT任务时，研究行人从两个主要观点整合文本标注：
经纬，从事客服机器人的算法研发工作，专注于nlp领域的算法研究和应用，喜欢数据和场景驱动的算法研发。
选自TechCrunch 机器之心编译 今日，特斯拉宣布前 Open AI 研究员、斯坦福大学博士生 Andrej Karpathy 担任特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监（Director of A
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。
今天给大家介绍的是玛希多大学数据挖掘和生物医学信息学中心发表在Bioinformatics上的文章“BERT4Bitter: a bidirectional encoder representations from transformers (BERT)-based model for improving the prediction of bitter peptides”众所周知，许多药物固有地具有苦味，并且强烈的努力旨在淡化苦味以改善味道，从而改善药物摄入的依从性，因此，开发用于预测肽苦味的快速和准确的鉴定工具是药物开发和营养研究中的重要组成部分。目前只有一种计算方法，即iBitter-SCM，交互验证和独立测试集的准确率分别为0.871和0.844。虽然iBitter-SCM产生了相当高的预测精度，但它的整体预测性能仍有改进的空间，因此非常希望开发一种新的基于机器学习的预测器。本研究提出BERT苦味方法作为第一个基于Transformer(BERT)的预测苦味肽的双向编码器表示。在本研究中，每个肽序列被视为基于自然语言处理技术的句子，其中20个氨基酸中的每一个都被视为单词DSDFF自动生成特征描述符，而不需要特征编码的系统设计和选择。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，阿里巴巴副总裁、达摩院语言技术实验室负责人司罗发表了主题演讲《大规模语言智能为商业搭建桥梁》。在演讲中，他主要介绍了阿里巴巴如何搭建自己的自然语言技术体系，以及阿里巴巴深度语言模型体系 AliceMind 及相应的技术和应用场景。 以下为司罗在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 我是来自阿里巴巴的司罗。在 2014 年加入阿里之前，我在普渡大学担任老师，所以非常有幸在十几年时间
人工智能是一个不断发展的领域，可以用各种编程语言编写。但是，要确定下一步可能正在使用的AI项目中应该使用多种语言中的哪一种，这仍然很困难。以下是小编收集的一些人工智能编程语言。 01 Python Python是一种广泛使用的编程语言，由于它提供了简单和无缝的结构，AI领域经常使用。 Python使得不同的AI算法能够相当容易地实现，与其他可用的编程语言相比，它提供了较短的开发时间。 📷 通过部署Python，用户可以创建神经网络，并选择一些可用于AI开发的有用的库。其他功能包括测试算法的选项，不必实现它们
UI的未来将基于自然语言还是虚拟和增强现实？对自然语言的全面理解，就目前而言是不可能达到的（并且在以后的几年也几乎不可能）。虚拟现实迫使用户与现实完全隔离，这有时让人难以接受。AR是与相现实融合的GUI的变体，通常不被看作是一种UI。用户界面起源于感官和思维等人性化的东西。也就是说，二元论体现在命令行用户界面与图形用户界面之间，并可以在未来继续作为自然语言用户界面与虚拟和增强现实用户界面。还有其他可能吗？我们还需要其他的用户界面吗？
还在自己吭哧吭哧打算法平台Leetcode的周赛？为什么不试试神奇的ChatGPT类AI呢！
自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样，是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。
AI 科技评论按：继 2017 年的温哥华之旅后，ACL 2018 在澳大利亚墨尔本举办，举办地点为墨尔本会展中心，也是 IJCAI2017 举办地。
近年来，随着机器学习（Machine Learning），特别是深度学习（Deep Learning）的发展，机器阅读理解研究有了长足的进步，并在实际应用中崭露头角。
在依存句法分析中，句子中词与词之间存在一种二元不等价关系： 主从关系。在句子中，如果一个词修饰另一个词，则称修饰词为从属词（dependent），被修饰词成为支配词（head） ，两者之间的语法关系就是依存关系（dependency relation）。
腾讯AI Lab微信公众号今日发布了其第一条消息，宣布腾讯AI Lab多篇论文入选即将开幕的CVPR、ACL及ICML等顶级会议。 在AI科技大本营公众号会话中输入“腾讯”，打包下载腾讯AI Lab入选CVPR、ACL及ICML的论文。 腾讯AI实验室授权转载 1. CVPR IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition IEEE国际计算机视觉与模式识别会议 7月21日 - 26日 | 美国夏威夷 CVPR是近十年来计算机
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
同时也请大家做个见证，因为人都有惰性。像我平常以工作太忙为借口，已经有很长时间没有读过什么正经书了。所以我计划着，在大家的监督下，在我宝贝儿子与媳妇的支持下，以后每周末，我都会抽点时间来读点书。并把书中我认为有意思的部分摘下来，分享给各位！
本文基于谷歌的：《Introduction to Generative AI》 并且借助 ChatGPT 整理而成，帮助大家理解生成式 AI 这个概念。
程序员的未来 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、游戏、数学问题等）翻译成机器可以执行，其他人可以读取的代码的学科。归根结底，程序
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。
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。
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
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。
假设我们有一个难题需要解决，那怎么解决呢？解决的步骤怎样呢？如果有一样东西能把这个解决这个难题的步骤描述出来，那就叫做这个问题的算法。
本文介绍了腾讯AI Lab在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、游戏AI和机器人这五个领域的研究方向，包括具体的技术发展和应用场景。此外，还分享了腾讯AI Lab在研究上的新进展和未来的计划。
概括地讲，自然语言处理包括两大任务：自然语言文本理解和自然语言文本生成。自然语言文本理解就是让机器洞悉人们所言之意，自然语言文本生成旨在让机器像人一样表达和说话。文本理解的关键在于对已知文本的上下文表征和建模，而文本生成的本质是在文本理解的基础上准确流畅地产生自然语言文本。
我在找一个针对成熟的外行人来说内容丰富的答案（不要求长度）。 缩略表： AI（人工智能） = 构建能做智能事情的系统 NLP（自然语言处理）= 构建能理解语言的系统 ⊊AI ML= 构建能从经验中学习的系统 ⊊AI NLP ⋂ ML= 构建能够学习如何理解语言的系统 NLP能够解决AI中一系列的问题。 机器学习（ML）也能够解决AI中一系列的问题，这些问题的解决方案也有可能帮助解决其他AI问题。现在研究的AI中大部分涉及到ML，因为智能行为需要相当多的知识，并且学习也是得到相应知识的最简单的方法。 需要更多
自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。
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