Embedded, Large Vocabulary Continuous Speech Recognition with NLU
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:
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
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。那么人工智能，现在的那些技术是很前沿的呢？ 📷 人工智能 1，自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。 2，语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。 3，虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相
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。
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。
就会跟上面所说的那样，被迫成为一个全栈，这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习，那就继续往下看吧。
人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习，他们是父类和子类的关系，可参考下面的图：
随着人工智能的进步，相关技术变得越来越复杂，我们希望现有的概念能够包容这种变化 - 或者改变自己。同理，在自然语言处理领域中，自然语言处理（NLP）的概念是否会让位于自然语言理解（NLU）？ 或者两个概念之间的关系是否变得更微妙，更复杂，抑或只是技术的发展？
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？
AI人工智能说(或写)出正确的单词并且是连贯的顺序来传达一个明确且清晰的意思，而且还能很容易被听众(或读者)理解，对于一台以完全不同于人脑的方式处理信息的AI人工智能来说，它是非常困难的事情。
前面两篇文章笔者脑补了AI产品经理能力模型，系统梳理了一些AI常见概念和算法，感兴趣的朋友可以关注查看往期文章或点击下面链接查看详情：
自然语言处理(NLP)的正式定义：是一个使用计算机科学、人工智能(AI)和形式语言学概念来分析自然语言的研究领域。不太正式的定义表明：它是一组工具，用于从自然语言源(如web页面和文本文档)获取有意义和有用的信息。 NLP工具的实现一般是基于机器学习与深度学习、其它算法(Lucene Core)；基于前两者的实现是比较流行且持续在探索演进。
周末闲来无事，给AINLP公众号聊天机器人加了一个技能点：中文相似词查询功能，基于腾讯 AI Lab 之前公布的一个大规模的中文词向量，例如在公众号对话窗口输入"相似词 自然语言处理"，会得到：自然语言理解、计算机视觉、自然语言处理技术、深度学习、机器学习、图像识别、语义理解、语音识别、自然语言识别、语义分析；输入"相似词 文本挖掘"，会得到：数据挖掘、文本分析、文本数据、自然语言分析、语义分析、文本分类、信息抽取、数据挖掘算法、语义搜索、文本挖掘技术。如下图所示：
假如你的公司发布了一款全新的手机产品，新产品的发布带来了来自不同媒体的相关报道、用户反馈。 面对这些数据，你可能希望了解
自从 2012 年在一个图像识别比赛上，一个神经网络的性能超过人类后，深度学习就火了起来，但当时只有少数人会预料到接下来会发生什么。
AI科技评论按：Facebook的AML和FAIR团队合作进行自然语言处理对自然语言理解进行着合作研究。在2017年4月19日举办的F8开发者大会上，Facebook向公众介绍了他们的研究进展、自然语言理解在Facebook产品中的应用，并且介绍了平民化的自然语言理解平台CLUE，希望依靠大家的力量，继续丰富自然语言理解的应用。 演讲者：Facebook工程主管Benoit Dumoulin，技术项目主管Aparna Lakshmiratan。AI科技评论听译。 （首先上台的是Benoit）大家好，我是Be
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：
在上一篇文章中，我们介绍了使用NaturalLanguage框架来进行自然语言的拆解，可以将一段文本按照单词，句子或段落的模式进行拆解。并且，在进行拆解时，其可以自动的识别所使用的语言。
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凡是通过机器学习，实现机器替代人力的技术，就是AI。机器学习是什么呢？机器学习是由AI科学家研发的算法模型，通过数据灌输，学习数据中的规律并总结，即模型内自动生成能表达（输入、输出）数据之间映射关系的特定算法。这整个过程就是机器学习。
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。
AI（Artificial Intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。
人工智能应用的范围很广，包括：计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，通讯，法律，科学发现，游戏，音乐等诸多方面。今天介绍19个AI热门应用领域
【新智元导读】昨天在 WWDC 高调发布 Core ML 机器学习库后，苹果官方博客今天发布了包含 iOS 11 SDK的beta版Xcode 9，以及 iOS 11 beta版，现在就可下载使用，为你的 iOS app 增加计算机视觉、自然语言处理等智能功能。 Core ML 是苹果提出的新的基础机器学习框架，已经用在包括 Siri，Camera 和 Quick Type 等苹果产品。Core ML提供非常快速的性能，易于集成的机器学习模型，仅需使用几行代码就能构建具有智能的新功能的app。 概述 Cor
“机器学习”的概念自上世纪50年代出来以来就备受科技界的关注，而近年来“深度学习”逐渐成为机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来识别图像、声音和文本等数据。 美国科技媒体《连线》杂志网络版日前发文对“机器深度学习”技术的最新进展进行了总结。以下是文章的主要内容。 在QuocLe的眼中，世界都是由一系列的数字组成的。“一张数码照片实际上都是数字，”他说道，“如果将人们所说的话拆分成单独的音素，那么它们同样可以被编译成数字。”如果按照QuocLe的说法，就
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个分支，使计算机能够像人类一样理解书面或口头语言。 在这个 AI 革命时代，NLP 具有多样化的应用。 在本教程中，我们将探讨 Java 中不同的 NLP 库，以及如何使用 Apache OpenNLP 和 Stanford CoreNLP 实现一些 NLP 任务。
最近ChatGpt大火，基础体验之后感觉人工智能语言处理这块发展真的是迅猛，同时最近做了一些web项目，需要进行一定的自动化测试，就在思考有没有可能AI和测试结合产生一些便利的测试方式。与测试的同事交流发现国内有一款叫做龙测AI-TestOps云平台的测试工具已经完成了一次融合，赶紧上手体验了一把，与大家一起分享一下感受。
根据国家标准化管理委员会指导编撰的《2018人工智能标准化白皮书》定义，计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。
在当下，如果说我们要选出你朋友圈中的Top 1的主题，那如果不是疫情开发，那么几乎肯定就是chatGPT了。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Pedro、刘晓坤 4月11日，NAACL 2018公布了四篇杰出论文，分别关注于词表征、语句映射、文本生成和RNN。机器之心对最后一篇论文进行了编译介绍，该论文探
Visual Studio Code的扩展，基于CodeBERT的Python文档字符串生成器。
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ，也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此，列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目，比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等，看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
聚焦信息技术领域 为产业发声 📷 导读 脸部表情、肢体动作等特征是可以分析出一个人的情绪的，但有的时候，人的情绪是很难进行分析的，一些让人不易察觉的微表情、小动作才是真正的情绪输出达点。在生活、医疗、公共安全、智能机器人研发等领域，情绪识别可能也会成为一个有力的帮手，来帮你识别人真正的情绪、看懂对方隐藏的“小心思”。 📷 什么是情绪识别 情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪识别是对人的情绪状态进行辨别，以实现更加友好和自然的人机交互。 从技术方面来看，情绪识别
本文介绍了神经网络和深度学习的基础知识，以及如何在实际项目中应用。作者通过个人经历，介绍了神经网络和深度学习的发展，以及其在图像识别、语言识别、自然语言处理、基于结构化数据的决策等方面的应用。文章还介绍了Andrew Ng开设的“深度学习工程师”的微专业，以帮助读者进一步了解和掌握神经网络和深度学习的进展。
人工智能的前景是无量的。家用服务机器人、亚马逊的智能 Echo、无人机送货、精准的医疗诊断……在 AI的帮助下，这些智能设备正以飞快的速度走进每家每户。人们可以想象到的任何匪夷所思的应用可能都和 AI 有关。 然而，大家可能会忽略人工智能对另一个领域的颠覆——AI 软件自身的发展。 想象一下，如果计算机不需要人类就能理解自己的语言，它们会怎么样？ 如今大部分的 AI 研究人员都倾向于开发特定用处的人工智能应用，如人脸识别、智能驾驶、语音识别甚至是智能搜索等等。而如果这些算法可以在不需要人类帮助的情况下就能自
Sensory Inc.作为向全球移动设备提供先进的复杂生物识别算法的供应商，于近期展示了其采用面部和声音识别算法的AI虚拟银行助理技术。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好的。本文是HMM系列的第一篇，关注于HMM模型的基础。
【新智元导读】谷歌CEO在给投资人的信中写道谷歌搜索将更具有情景意识，其关键技术自然是深度学习。本文中，谷歌资深员工、DeepMind 成员 Oriol Vinyals 全面剖析神经网络序列学习的优势、瓶颈及解决方案。他指出机器翻译实质上是基于序列的深度学习问题，其团队希望用机器学习替代启发式算法，最后推测机器阅读并理解文本将在未来几年实现。 文章来源：O'Reilly 报告《The Future of Machine Intelligence） 作者：David Beyer 题目：Oriol Vinyal
摘要 “人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence）英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技
在英文中ABC这个三个单词很有意思，是英文26个字母的开头三个，连到一起读写，表示基础知识的意思。宇宙大行农业银行恰好也是三个缩写（AGRICULTURAL BANK OF CHINA）。 但是你要是跑香港去，问ABC是什么，又可能会另外一种解释，比如说American-Born Chinese ，缩写是ABC，原本是指在美國出生的华人后裔，有时却含有和“香蕉人”类似含义。 百度在16年财报中，给ABC搞了一个新概念。提出了一个ABC（Ai Bigdata Cloud）三位一体战略，终于把边缘化多年的云计算
作者：赵国栋，现任中关村大数据产业联盟秘书长，CCF大数据专委委员，北邮特聘导师，著有《大数据时代的历史机遇》一书。 大数据甚嚣尘上了三四年，如今创业不讲机器学习和数据挖掘都不好意思跟投资人介绍。但现实情况是，你在市面上见过多少套已经产品化的基于机器学习的软件？凤毛麟角。恐怕很多满嘴术语的从业者都不明白，作不到预测的机器学习都是在忽悠。而能实现预测的产品，说难不难，可是门槛不低，能做出来的创业团队不多见。 那些漫天飞的所谓大数据分析报告，不是数据挖掘，更不是机器学习。类似本文所配题图是不是经常出现在大部分机
【导读】李宏毅11月25日在Dosudo硅谷工程师读书会上两个办小时的演讲。 在这次演讲中李宏毅老师以语音机器理解为例纵览自然语言处理各种最新技术。李宏毅老师演讲风格通俗易懂，他在台大开设的机器学习深度学习课程广受好评，可以说是最好的中文视频课程。李宏毅曾发布过 《一天搞懂深度學習》用300页PPT深入浅出的讲解深度学习来龙去脉，是深度学习不可多得的入门学习资料。 而这次自然语言处理研究保持一贯风格，以语音阅读理解为例带你解读最新的NLP问题处理方法和技巧。语音机器理解涉及NLP中的很多任务，比如语言识别，
小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。
这几天ChatGPT可谓是热火朝天，很多同事和朋友都来找到勇哥，说能不能说一说相关话题，但是之前几天勇哥都在默默的干一件大事情，今天终于成型、有结果了，所有就抽了点时间来和大家一起聊聊ChatGPT背后的技术，让大家对一自然语言处理背景的技术有一个入门级别的了解。
5月25日，由达观数据和上海浦东软件园联合主办、张江发布承办的“AI上海创未来，2018长三角人工智能应用创新张江峰会”在浦软大厦如期举行。本次会议主题为“AI上海创未来”，聚集人工智能发展中的领先企
小编相信，现在的很多人都对人工智能比较感兴趣，觉得它很厉害，很高大上，实际上呢，也的确是这样，然而，由于大家都不一定在这个圈子，所以可能只有或多或少的了解，为了照顾到大部分老铁们，咱们今天来聊聊人工智能那些事儿。先来点开胃菜：
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