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
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
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。
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
“教”计算机理解人类的自然语言这部分工作，称作自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）。
随着互联网和大数据的快速发展，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）作为人工智能领域的重要分支之一，引起了广泛的关注和研究。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，已经成为自然语言处理领域最常用的开发语言。
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
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
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：
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识:
近年来，自然语言处理中的统计学方法已经逐渐成为主流。本书是一本全面系统地介绍统计自然语言处理技术的专著，被国内外许多所著名大学选为计算语言学相关课程的教材。本书涵盖的内容十分广泛，分为四个部分，共16章，包括了构建自然语言处理软件工具将用到的几乎所以理论和算法。全书的论述过程由浅入深，从数学基础到精确的理论算法，从简单的词法分析到复杂的语法分析，适合不同水平的读者群的需求。同时，本书将理论与实践紧密联系在一起，在介绍理论知识的基础上给出了自然语言处理技术的高层应用（如信息检索等）。在本书的配套网站上提供了许多相关资源和工具，便于读者结合书中习题，在实践中获得提高。
写在前面 如果单从NLP缩写包含很多方面： 有数学的非线性规划（Non-linear programming） 医学的无光感（No light perception） 心理学的神经语音规划（Neuro-linguistic programming） 计算机科学与语言学转换的领域（natural language processing） 这里指的是计算机科学与语言学转换的领域。（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。（人工智能主要包含以下几个方面：自动推理-计算语言学-计算机视觉-进化计算-专家系统-自然
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。
接下来，小编将会系统地推送斯坦福大学Richard Socher教授的最新课程：深度学习和自然语言处理。
让计算机理解人类语言 “教”计算机理解人类的自然语言这部分工作，称作自然语言理解（Natural Language Understanding / NLU）。 可以算作自然语言处理（Natural Language Process / NLP）的一部分。 具体要做的事情，就是让计算机“明白”人类正常讲话时使用的语言，而不是几个英文关键字加一堆参数的格式化的指令。 这是怎么做到的呢？让我们先来看看： 人类如何理解自然语言 举个例子，我说“苹果”这个词，你会想到什么？ 一种酸酸甜甜红红绿绿的球状水果，对吧。想
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
自然语言处理很多时候都是一门综合性的学问，它远远不止机器学习算法。相比图像或语音，文本的变化更加复杂，例如从预处理来看，NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。而且相比图像等更偏向感知的智能，自然语言包含更高一级的智能能力，不论是承载思想、情感还是推理。
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识: 一:语言模型的性能评价: 1:语言模型的评价目标: 语言模型的计算的概率分布能够与真实的理想模型的概率分布可以相接近(这一点其实是比较困难的,但是这是我们一直追求的目标) 2:困难: 无法知道语言模型的理想模型的真实分布 3:常用的几个指标; 交叉熵,困惑度(这又涉及到了关于熵的相关计算,这将和离散数学和图论上学习到的知识应用到实际生产生活中) 4:自然语言统计方法的一般步骤: 1:收集大量的语料(这是基础操作,也是工
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
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | AI深入浅出 最近几个月小编遨游在税务行业的智能问答调研和开发中，里面涉及到了很多的自然语言处理NLP的功能点。虽然接触NLP也有近两年的时间了，现在真正要应用到问答中，避免不了还是需要再重新熟识并深入研究理解。 下面是与NLP相关的一些书籍推荐、课件推荐和开源工具推荐。 主要是记录下入门的资料，由于资料的存储位置没有做规整，所以本文没有附带资源下载链接。如果有同学需要其中的资
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
ChatGPT作为一项重要的自然语言处理技术，已经在各个领域中产生了广泛的应用。这些应用也带来了新的就业机会和需求，以下是一些可能的新岗位：
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。
来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html
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。
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。
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。
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。
自然语言处理（Natural Language 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。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。
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。
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
随着人工智能不再是一个模棱两可的营销术语，而是一个更精确的意识形态，很多人被人工智能相关的各种术语所困扰。因此，我们为您介绍了人工智能世界中一些最重要的术语。
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。
2022 年 11 月，ChatGPT 的问世展示了大语言模型的强大潜能，并迅速引起了广泛关注。ChatGPT 能够有效理解用户需求，并根据上下文提供恰当的回答。它不仅可以进行日常对话，还能够完成复杂任务，如撰写文章、回答问题等。令人惊讶的是，所有这些任务都由一个模型完成。在许多任务上，ChatGPT 的性能甚至超过了针对单一任务进行训练的有监督算法。这对于人工智能领域具有重大意义，并对自然语言处理研究产生了深远影响。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 如果一台计算机能够欺骗人类，让人相信它是人类，那么该计算机就应当被认为是智能的。 ——阿兰·图灵 机器能跟我们人类交流吗，能像我们人类一样理解文本吗，这是大家对人工智能最初的幻想。如今，它已成为人工智能的核心领域——自然语言处理（简称：NLP）。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、人工智能于一体的科学，解决的是“让机器可以理解自然语言”——这一到目前为止都还只是人类独有的特权，因此
👆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
机器之心专栏 机器之心编辑部 复旦大学自然语言处理实验室发布模型鲁棒性评测平台 TextFlint。该平台涵盖 12 项 NLP 任务，囊括 80 余种数据变形方法，花费超 2 万 GPU 小时，进行了 6.7 万余次实验，验证约 100 种模型，选取约 10 万条变形后数据进行了语言合理性和语法正确性人工评测，为模型鲁棒性评测及提升提供了一站式解决方案。 项目地址：https://github.com/textflint 官方网站：http://textflint.io 论文链接：https://arx
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
自然语言处理是通过构建算法使计算机自动分析、表征人类自然语言的学科。自然语言处理是计算机理解和生成自然语言的过程，自然语言处理技术使计算机具有识别、分析、理解和生成自然语言文本（包括字、词、句和篇章）的能力。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
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
AI 科技评论按：2019 年 7 月 1 日，清华大学人工智能研究院自然语言处理与社会人文计算研究中心成立仪式暨学术报告与开元成功发布会在清华大学 FIT 楼举行。这是继知识智能研究中心、听觉智能研究中心、基础理论研究中心、智能机器人研究中心、智能人机交互研究中心、智能信息获取研究中心、视觉智能研究中心之后成立的第八个研究中心。清华大学副校长、清华大学人工智能研究院管委会主任尤政院士，清华大学人工智能研究院院长张钹院士出席成立仪式并共同为中心揭牌。清华大学人工智能研究院院长助理朱军教授主持了成立仪式。
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。
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
我始终觉得，入门学习一件事情最好的方式就是实践，加之现在python如此好用，有越来越多的不错nlp的python库，所以接下来的一段时间里，让我们一起来感受一下这些不错的工具。后面代码我均使用jupyter编辑。先来罗列一波：jieba、hanlp、snownlp、Stanfordcorenlp、spacy、pyltp、nltk、Textblob等等…今天从jieba开始吧，let's begin。
自然语言处理说白了，就是让机器去帮助我们完成一些语言层面的事情，典型的比如：情感分析、文本摘要、自动问答等等。我们日常场景中比较常见到的类似Siri、微软小冰之类的，这些的基础都是自然语言处理，另外还有一些语音处理，这就暂且不表了。总之，你看到的机器与人利用语言交互，用机器模拟人脑阅读，对话，评论等等这些的基础都是自然语言处理的范畴之内。
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。
NLP 标准公开课 CS224N 已经开放一段时间了，相信很多读者已经学了一遍了。最近，斯坦福自然语言理解公开课 CS224u 也开放了，所有课件、代码和视频都已经开放。嗯，是时候该学一波 CS224u 了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
