类似地，自然语言处理（NLP）技术也被用来生成假文章，这一概念被称为“神经假新闻”。...过去几年，我一直在自然语言处理（NLP）领域工作，虽然我喜欢取得突破性进展的速度，但我也对这些NLP框架被用来创建和传播虚假信息的方式深感担忧。...高级的预训练NLP模型，如BERT，GPT-2，XLNet等，很容易被任何人下载。这就加大了他们被利用来传播宣传和社会混乱的风险。...这就是为什么我们会使用在线检测器和生成器工具。 使用Grover进行生成和检测 你可以通过以下链接访问该工具： https://grover.allenai.org/ ?...这和我们过去几年在NLP（GLUE, SQUAD）和CV（ImageNet）中看到的一样。
在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。 自动从文档中提取关键字的方法是从文本文档中选择最常用和最重要的单词或短语的启发式方法。...我将关键字提取方法归入自然语言处理领域，这是机器学习和人工智能中的一个重要领域。 关键字提取器用于提取单词（关键字）或创建短语（关键短语）的两个或多个单词的组。...他们计算关键字的统计数据并使用这些统计数据对它们进行评分。一些最简单的统计方法是词频、词搭配和共现。也有一些更复杂的，例如 TF-IDF 和 YAKE!。...它通过五个步骤提取关键字： 1、预处理和候选词识别——文本被分成句子、块（句子的一部分用标点符号分隔）和标记。文本被清理、标记和停用词也会被识别。...他们将文档和候选关键字嵌入到相同的嵌入空间中，并测量文档和关键字嵌入之间的相似度（例如余弦相似度）。他们根据相似度度量选择与文档文本最相似的关键字。
在Qure，我们建立了深度学习模型来检测放射影像中的异常。这些模型需要大量的标记数据来学习诊断异常。因此，我们从医院和门诊放射中心收集了一个大型数据集。这些数据集包含相关的临床放射学报告。...collapse)) | infiltrate | hyperdensit) hierarchy = (edema | groundglass | consolidation | ... ) 2.否定检测...但是它们是不确定的，实际上应该不满足上述我们提到的规则，可是由于存在相应的关键字，会造成干扰。因此，除了发现之外，我们还需要否定一些句子。...我们手动读取几个表示否定的句子，并根据它们的结构对这些句子进行分组。检测否定的规则是基于这些句子创建的。...我们可以看到上述例子的第一句和第二句与这条规则相符，因此我们可以推断出这些句子是否定的。
实例分割论文介绍 NLP 中的 attention 和 Embedding 介绍 四种归一化算法 MobieNet V1 到 V3 的三个版本介绍 强化学习基础入门 Python 的 49 个学习资源...最全综述 | 图像目标检测 目标检测是计算机视觉里面最热门的一个大方向了，这篇文章先介绍了常用的主流的目标检测算法： R-CNN 系列--R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN...感觉这篇文章是非常适合入门，想了解目标检测的同学看看和学习，毕竟目前最常用的主流的目标检测算法都有介绍。 3. Cascade R-CNN升级！...干货|最全自然语言处理attention综述 attention，也就是注意力机制，也是最近几年深度学习出现比较多的一个技术，不仅在图像方面有应用，在 NLP 方面也有应用，这篇就详细介绍了在 NLP...LN 相当于把每一本书的所有字加起来，再除以这本书的字符总数：C×H×W，即求整本书的“平均字” IN 相当于把一页书中所有字加起来，再除以该页的总字数：H×W，即求每页书的“平均字” GN 相当于把一本
本研究借鉴了这一思想，提出了 「CheckList」，一种用于全面测试 NLP 模型行为的评估方法及配套工具。...在上面的案例 A 中，通过模板（下一节介绍）生成了具有否定词的测试用例来测试模型的否定能力。...', ] t = Perturb.perturb(dataset, Perturb.add_typos) test2 = INV(**t) # 关键字参数，将任意个参数以字典形式传入...SST-2 数据集上微调，acc 分别达到 92.7% 和 94.8%） 「重复问题检测」（Quora Question Pair）：测试了 BERT-base 和 RoBERTa-base（在 QQP...5 总结 传统的基于准确率的评估并不足以完全评估 NLP 模型的真实表现，本文借鉴软件工程中行为测试的思想，提出了 「CheckList」，一种模型无关和任务无关的测试方法，其通过三种不同的「测试类型」
来源：新智元本文约3500字，建议阅读10+分钟2022年5月底，微软的AI研发人员在预印本网站发表论文，提出了调试NLP模型的全新路径AdaTest。...这些失败之所以继续存在，部分原因是寻找和修复NLP模型中的错误很难，以至于严重的错误影响了几乎所有主要的开源和商业NLP模型。...目前寻找和修复NLP模型错误的方法有两种：或是用户驱动的，或是自动的。 用户驱动的方法很灵活，可以测试NLP模型行为的任何方面。...内部测试循环示例 如果测试者不使用文本情感分析的主题，而是针对一个不同的主题，比如处理否定句与双重否定句，测试者会发现不同的故障。...在调试循环的迭代过程中添加的捷径被发现，并被未来的迭代所修复 为了评估调试循环的有效性，使用Quora问题数据集对RoBERTa-Large进行了微调，以检测两个问题是否重复，还使用斯坦福情感树库（SST
这些任务包括分类、异常检测和填补。在图1中，我们提供了图神经网络在时间序列分析中的概览（GNN4TS）。 相关调查。...时间序列异常检测。这个任务侧重于检测时间序列数据中的异常和意外事件（图 4b）。检测异常需要确定异常事件发生的时间，而诊断异常则需要了解异常发生的原因和方式。...因此，无监督检测技术被广泛探索作为解决现实问题的实用方案。 传统上，方法 [138]，如基于距离的 [139]，[140]，[141]和分布技术 [142]，被广泛用于检测时间序列数据中的不规则性。...5.2 异常检测的差异框架 所有提出的异常检测方法都遵循相同的主干-评分器架构。然而，主干模块如何训练以从正常数据中学习数据结构，以及评分模块的实施，将这些方法区分为三类：重建、预测和关系差异框架。...DyGraphAD 的评分器将图结构中的预测误差计算为用于异常检测的关系差异。 混合和其他差异。 每种基于差异的框架通常具有检测和诊断各种异常事件的独特优势。
我们展示了使用 CHECKLIST 在三个 NLP 任务上的实用性以及通用性，这三个任务分别是：情感分析、重复问题检测以及机器理解。...对于重复问题检测任务，我们可能想让模型理解修饰词何时区分问题，例如（John 是一个老师吗？，John 是一个合格的老师吗？）。...没有一个模型在时间、否定和 SRL 能力的测试中表现得很好。在 "食物不差" 这样简单的否定句上出错尤为值得关注，如，谷歌（54.2%），亚马逊（29.4%）。...当否定句出现在句子结尾（例如，我以为这架飞机很糟糕，但其实并不是），或者在否定和充满感情的词语之间有中立的内容时，所有商业模型的错误率几乎都接近 100% ?...最终，即使 BERT 和 RoB 在包含某种否定形式（实例的 18％）的 SST-2 验证集的子集上相当准确（分别为 91.5％，93.9％），也无法通过简单否定形式的 MFT。
在Spark-NLP流水线上使用BERT时，所有模型的平均精度和训练时间分别为0.9187和35分钟，而在Spark-NLP流水线上使用BERT的平均精度和训练时间分别为0.8444和9分钟。...利用5572条短信的数据集，我们首先使用广为人知的文档表示模型（BoW和TFIDF）和新的BERT模型，结合多种分类算法（决策树、kNN、SVM、Logistic回归、朴素贝叶斯、多层感知器）建立了检测性能的基线...最后，我们评估了三种表示模型（BoW、TFIDF和BERT）与来自基线实验的最佳分类器（SVM）的检测性能。我们发现经典模型在原始数据集上达到了94%的平衡精度，而BERT模型达到了96%。...另一方面，Mad-lib攻击实验表明，BERT编码保持了96%的相似BA性能，平均替换率为1.82个字/条，95%的平均替换率为3.34个字/条。相比之下，BA性能的弓和TFIDF编码器下降的机会。...我们将单字的否定词组合成句子的否定词。我们还描述了如何对意义在文本中演变的词进行否定建模。
但是，NLP解决方案与该领域的其他应用程序没有很多用例。 相反，该技术更适合于检测非结构化数据中的信息，这可能有助于药物发现过程。包括从以前的研究文档中提取信息，以查找注释过去的化学实验结果。...通常在临床试验和定期的就诊中报告药物的不良反应。因此，需要在临床试验报告和EMR数据上训练机器学习模型，以便从中识别信息。 NLP用于将参与者纳入临床试验 临床试验匹配是制药业NLP的另一个用例。...检测和识别疾病和伤害的国际疾病分类（ICD-10）代码 从各种非结构化数据源中提取重要数据点 在保持患者隐私并隐藏受保护信息的同时利用患者数据 ?...分析社交媒体帖子的情绪和特定药品的关联，将要求训练机器学习模型的人将与产品关联的各种单词，短语以及可能的互联网语标记为肯定或否定。...客户和患者信息可以包括来自CRM的数据、匿名电子病历（EMR）数据或基于其先前购买的交易数据。NLP软件可以利用广告、药品或其他产品来检测患者或客户的病史，并将其与人群中其他患者的经历进行汇总。
这些失败之所以继续存在，部分原因是寻找和修复NLP模型中的错误很难，以至于严重的错误影响了几乎所有主要的开源和商业NLP模型。...目前寻找和修复NLP模型错误的方法有两种：或是用户驱动的，或是自动的。 用户驱动的方法很灵活，可以测试NLP模型行为的任何方面。...内部测试循环示例 如果测试者不使用文本情感分析的主题，而是针对一个不同的主题，比如处理否定句与双重否定句，测试者会发现不同的故障。...微软的研究团队进行了用户调研，以定量评估AdaTest是否使专业用户和非专业用户更好地编写测试和发现NLP模型中的错误。...在调试循环的迭代过程中添加的捷径被发现，并被未来的迭代所修复 为了评估调试循环的有效性，使用Quora问题数据集对RoBERTa-Large进行了微调，以检测两个问题是否重复，还使用斯坦福情感树库（SST
尽管近年来NLP领域借着大规模预训练语言模型在各种「自然语言理解」如阅读理解和问答等任务中取得了极高的性能，但这些模型在逻辑推理方面的性能仍然十分滞后。...虽然许多NLP任务的发展都受益于预训练语言模型不断扩大的规模，但根据观察，提升模型的尺寸对解决复杂推理问题的提升十分有限。...BC不需要大量的组合搜索来选择子集，而且有更自然的停止搜索标准（halting criteria）。...事实检查 给出理论中的一组事实F和一个目标G，事实检查模块验证是否存在一个事实f∈F，使得f包含G（在这种情况下，目标被证明）或者f包含G的否定（在这种情况下，目标被否定）。...目标分解 给定一个规则r和一个目标G，使r的结果与G统一，目标分解模块确定需要证明的子目标，以使G被证明或被否定。
语言检测，文本清理，长度测量，情绪分析，命名实体识别，n字频率，词向量，主题建模 前言 在本文中，我将使用NLP和Python解释如何分析文本数据并为机器学习模型提取特征。 ?...NLP(自然语言处理)是人工智能的一个领域，研究计算机和人类语言之间的交互，特别是如何编程计算机来处理和分析大量的自然语言数据。NLP经常被应用于文本数据的分类。...词频:找出最重要的n字。 字向量:把字转换成数字。 主题建模:从语料库中提取主要主题。 环境设置 首先，我需要导入以下库。...对于NLP，这包括文本清理、停止词删除、词干填塞和词元化。 文本清理步骤根据数据类型和所需任务的不同而不同。通常，字符串被转换为小写字母，并且在文本被标记之前删除标点符号。...结论 本文演示了如何使用NLP分析文本数据并为机器学习模型提取特征。 我展示了如何检测数据使用的语言，以及如何预处理和清除文本。
关键词：BART 中文拼写纠错 NLP 中文文本错误3大障碍：拼写、语法、语义 中文文本纠错是当前自然语言处理领域的一个重要分支，旨在针对中文文本错误等进行检测与纠正。...拼写错误： 指由于输入法、语音转文字软件等原因导致的用字或用词错误，主要表现为错误使用了同音字、形近字、混消音等，如「天气晴郎--天气晴朗」「时侯--时候」。...论文详见： https://arxiv.org/pdf/1910.13461.pdf BART 模型吸纳借鉴了 BERT 和 GPT 的优点，使用标准的 Transformer 结构作为基础： * 解码器模块参考...modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks * Predictor 类：无需继承其他类，至少提供 __init__ 和...https://openbayes.com/jobs-auxiliary/open-tutorials/t23g93jjm95d', json=text) result.json() 部署 测试成功后，停止此算力容器
于是小夕就从一个比较疯狂的github repo里为大家精挑细选了45个比较实用的开源小工具和字典，让大家在搭建NLP系统、辅助炼丹的过程中少一些模型和算力的依赖，多一些小而美的代码。...langid>>> langid.classify("This is a test") ('en', -54.41310358047485) 3. langdetect：另一个语言检测 地址：https...汉语拆字词典： repo: kfcd/chaizi 漢字 拆法 (一) 拆法 (二) 拆法 (三) 拆 手 斥 扌 斥 才 斥 13....同义词库、反义词库、否定词库： repo: guotong1988/chinese_dictionary 19....将自然语言数字串解析转换为整数和浮点数 repo: jaidevd/numerizer 45.
乾明 编辑整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你还在为进行中文NLP找不到词库而发愁吗？ 你还在为了从文本中抽取结构化信息而抓耳挠腮吗？ 现在，这些症状可以得到缓解了。...最近，在GitHub上，有人收罗了一份资源，汇集了40个关于中文NLP词库，涵盖了各个方面。...中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典。...否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全、古诗词库、IT词库、财经词库、成语词库。
整理 | Jane 出品 | AI科技大本营（公众号id：rgznai100） 今天要给大家在推荐 Github 上一个优质的中文 NLP 工具和资源集合项目——funNLP，已经获得了 5.3k Stars...非常值得学习研究 NLP 项目的同学们收藏！...除了几十个的优质资源汇总外，作者的另一个中文 NLP 工具包——coco NLP，也很实用，目前应用在寻找失踪人口项目中。...通过这个工具包，大家可以直接从文本信息中抽取一些基本信息，比如手机号、邮箱、手机归属地、时间点、地址和一些词组信息。...fighting41love/Chinese_from_dongxiexidian 12.汉字转拼音 https://github.com/mozillazg/python-pinyin 13.同义词库、反义词库、否定词库
这个神器可以生成各种各样奇葩文章，比如领导专用“彩虹屁”万字长文。只有你想不到，没有这个神器写不成的文章。但是，生成的文章确实也是“狗屁不通”。...话说，BullshitGenerator 这个项目最初起源于知乎上一位网友的提问：“学生会退会申请六千字怎么写？”...答案是否定的，作者表示，BullshitGenerator 没有用到任何自然语言处理相关算法，只是简单地撸代码就可以达到效果。 那 BullshitGenerator 运行的原理是怎样的？...正如 Open AI 官博所说，虽然 GPT 2 还面临检测等方面的挑战，但它的潜力还很大， Open AI 表示，未来这个模型还将继续进行改进，他们期望语言模型能够在性能上有更大的提升，以此提供更高的输出质量和准确性...从另一个思路来讲，以 GPT2 为代表的 NLP 模型现在已经可以生成以假乱真的文本，未来又该如何克服目前的挑战，生成更高质量的作品，同时能够保证安全？
确定性实体识别通常不支持开箱即用的NLP包或服务。一些支持这种确定性方法的NLP包使用本体而不是字典。本体为实体定义关系和相关术语，这使实体识别器能够使用文档的上下文来消除模糊实体之间的歧义。...情感分析，像许多NLP技术一样，需要能够处理语言的复杂性。例如: 否定——像“不”和“决不”这样的词会改变所使用的词的感情。例如，“这部电影没有扣人心弦的情节，也没有可爱的角色。”...这个向量可能包含文档中的关键字和实体，或者内容中表示的主题的表示。向量和文档之间的相似性可以通过余弦相似度等技术来测量。 文本相似性可用于检测文档或文档部分中的重复项和近似重复项。...匹配求职者和工作，反之亦然。但在这种情况下，它关注的是关键特征(职位、技能等)之间的相似性，而不是严格的近似重复检测。...通过周密的计划和实施策略，您的组织可以利用上面讨论的NLP和机器学习技术来构建能够改善业务结果的IDA应用程序。
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