从图中可以看到，语言信号可以表示为一个d T的matrix。其中，d为向量的维度（不同的表示方法，维度不一样）， T为向量的个数。 同理，文本也可以表示为一个V N的matrix，N表示组成text的token（不同的表示方法，token的含义不一样）的个数，V表示token集合的大小（即token去重后的数量）。 语音信号的预处理通常采用重叠的稠密采样机制，通常T >> N。语音识别问题的输入输出都是matrix，输入vector及输出token的选取，不同的算法有不同的方式。整体来看，语音识别问题就是一个Seq2Seq的变换问题
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。
循环神经网络（一） ——循环神经网络模型与反向传播算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 这一章开始讲循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network），是与卷积神经
自然语言处理属于人工智能领域，它将人类语言当做文本或语音来处理，以使计算机和人类更相似，是人工智能最复杂的领域之一。 由于人类的语言数据格式没有固定的规则和条理，机器往往很难理解原始文本。
原文来源：codeburst.io 作者：Pramod Chandrayan 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、我是卡布达 现如今，在更多情况下，我们是以比特和字节为生，而不是依靠交换情感。我们使用一种称之为计算机的超级智能机器在互联网上进行交易和沟通。因此，我们觉得有必要让机器明白我们在说话时是如何对其进行理解的，并且试图用人工智能，一种称之为NLP——自然语言处理技术为它们提供语言。作为一种研究结果，聊天机器人正在成为一种可靠的聊天工具，使用这种非人为依赖的智能工具与人类进行交流。 我强烈的感受到：
从处理的对象来看，NLP 与其他机器学习任务有很大区别：NLP 处理的对象是人类语言，而人类的语言是一种特定的用于传达意义的系统，并不由任何形式的物理表现产生，大部分词语只是一个表达某种意义的符号。语言通过各种方式编码（语音、手势、写作等），以连续信号的形式传输给大脑。
以上是我们java常用的全文搜索引擎框架，很多项目的搜索功能都是基于以上4个框架完成的。
大数据文摘作品 编译：happen，吴双 高宁，笪洁琼，魏子敏 本文将一步步向你展示，如何建立一个能识别10个不同词语的基本语音识别网络。你需要知道，真正的语音与音频识别系统要复杂的多，但就像图像识别领域的MNIST，它将让你对所涉及的技术有个基本了解。 完成本教程后，你将拥有一个模型，能够辨别一个1秒钟的音频片段是否是无声的、无法识别的词语，或者是“yes”、“no”、“up”、“down”、“left”、“right”、“on”、“off”、“stop”、“go”。你还可以使用这个模型并在Android
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？
本文基于 NLP 的基础知识，全方位介绍了 NLP 随着深度学习和神经网络的应用所取得的进展。
对于想进入语音识别领域的学习者来说，了解语音识别系统的一些基本概念，会有助于更快的进入这个行业的交流平台，本文对语音识别系统的一些常见概念做了整理，希望能对刚开始接触语音学习的人有所帮助。
那么 NLP 到底是什么？学习 NLP 能带来什么好处？
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
具体来说，当输入语音时，人脑会给每个单词打上一个时间戳，放进「缓存」中再进行处理，其上限为3个声音标记。
节点流：可以从或向一个特定地方（节点）读写数据。如FileReader 处理流：是对一个已存在的流的连接和封装，通过所封装的流的功能的调用实现数据读写。如BufferedReader的构造方法总是要带一个其它的流对象做参数。一流对象经过其它流多次包装，称为流的链接。 Java常用节点流： 文件 FileInputStream FileOutputStream FileReader FileWriter 对文件处理的节点流 字符串 StringReader StringWriter 对字符串进行处理的节点流
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。
1 什么是文本挖掘？ 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。 2 什么是自然语言处理？ 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。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。 自然语言处理原理：形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化 语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、
英国媒体《卫报》今日发表评论文章指出，人工智能已经开始出现了种族和性别偏见，但是这种偏见并非来自机器本身，而是计算机在学习人类语言时吸收了人类文化中根深蒂固的观念。科学家呼吁，应当建立一个监管机构，去纠正机器的这种行为。以下是文章主要内容： 让计算机具备理解人类语言的人工智能（AI）工具已经出现了明显的种族和性别偏见。 这些发现令人担忧现有的社会不平等和偏见正在以新的、不可预知的方式得到强化，因为影响人们日常生活的大量决策正越来越多地由机器人做出。 在过去的几年里，谷歌翻译等程序的语言翻译能力有了显著提高。
自然语言理解是人工智能的核心技术，在智能客服、聊天助手、文本推荐、语义理解等领域都有非常多的应用。但自然语言理解相比图像识别、语音识别，一直没有找到很好的深度学习构型，所以进展也比较缓慢。今天推荐的 Google 论文，在 NLP 的关键任务（接续语句预测）上，能做到 20% 的提升。除此之外，在接续词语预测、语句话题预测方面也有不错的成绩。 自然语言理解（NLP）是人工智能领域使用程度最高的技术之一。受益于最近 自然语言理解技术的发展，现在已经可以应用在很多领域，例如航班预定、客服服务、任务管理、聊
Java框架在Java开发中的作用是毋庸置疑的。那么Java常用框架有哪些？大概包括：Hibernate、Spring、Struts、jQuery、Redis五种。这些框架有什么用呢？Java常用框架提供了一些现成的机制，在团队开发中简化开发难度。下面就来具体介绍一下Java常用的五大框架。
在本教程中，我们将讨论朴素贝叶斯文本分类器。朴素贝叶斯是最简单的分类器之一，只涉及简单的数学表达，并且可以使用PHP，C＃，JAVA等语言进行编程。
本文介绍了加权有限状态机在语音识别中的应用，主要包括了WFST的基本操作、组合操作、确定化操作以及权重推移操作。在语音识别中，WFST可以用于表达发音词典、语言模型和声学模型，并通过贝叶斯公式将声学模型和语言模型结合起来。最终通过Viterbi算法或者beam-search算法，从声学特征中计算出对应的最小权重路径，从而得到最终的识别结果。
计时这个词语在生活中被应用的很普遍，体育竞赛时频繁出现的秒表，发令信号一经发出，秒表就在滴答滴答流转开始计时了，秒表此时的作用就是计时的代名词，在我们编写代码的时候，时不时也要统计一下执行一个方法或者一系列逻辑时所消耗的时间。
循环神经网络（五） ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讲解机器翻译过程中涉及的算法，主要包括bean搜索算法及其改进与误差分析、bleu
【新智元导读】科大讯飞轮值总裁胡郁今天在“第三届网易未来科技峰会”发表演讲，介绍科大讯飞深度学习发展之路：从2010年开展DNN语音识别研究，2011年上线首个中文语音识别DNN系统，2013年语种识别首创BN-ivec技术，2016年将注意力模型神经网络应用于认知智能。胡郁介绍了用卷积神经网络“看”语音，正确率大幅提高。胡郁认为再过四五年，语音识别系统就能达到人类水平。胡郁还介绍了讯飞超脑使用的一种基于注意力模型的表达体系，在空间上描述语言概念，计算词语、句子在各个层面上的连接和计算距离，从而进行深层分析
Human Language Processing研究的内容根据输入输出的不同，可以分为如下6种
雷锋网 AI 研习社按：伴随着近几年的机器学习的热潮，自然语言处理成为了目前炙手可热的研究方向，同时也是 Google、Microsoft、Facebook、Baidu、Alibaba 等各大公司投入巨额资金和高端人力努力争夺的下一个互联网流量入口（智能助手、智能音箱等）。
循环神经网络（三） ——词嵌入学习与余弦相似度 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、词汇表征 1、one-hot表示法 之前的学习中提到过，对于词汇库，可以用one-hot表示法来表示。即，假设词汇库单词量是10000个单词，则可以用1*10000的矩阵来表示每个单词，单词在对应词汇表中的位置是1，其他位置是0。 如man是第5391个单词，则矩阵为[0 0 0 ... 0 0 1 0 0 ... 0]T，这里的1就是在矩阵的第5391个位置。 这样做有个缺点，即词语之间无法建立任何联系，只有自身的位置
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）。
AI 科技评论按 ：本文作者Datartisan，载于其知乎专栏——Datartisan数据工匠。AI 科技评论转载已获得原作者授权。 介绍 选举季已经到来，对于每个一直在关注这些事情的人来说，这绝对是一场最疯狂、涉及最多社交媒体、充满戏剧性的选举。距离最后的选举已经不到3个月，各个州的投票结果也逐渐公示出来，我们认为是时候，通过分析候选人的演讲内容，以及他们与大众的互动情况，来了解这些候选人的竞选方式了。 想要分析社交媒体上的大众对这场选举的看法，那么我们从分析候选人自己的推特内容着手，这似乎是比较合理
很多人每天花费大量时间使用移动设备键盘：撰写电子邮件，发短信，参与社交媒体等。 然而，移动键盘仍然在处理速度方面处于劣势。 用户平均在移动设备上的打字速度比在物理键盘上慢35％。 为了改变这一点，最近谷歌团队为Gboard for Android提供了许多改进，致力于创建一个智能机制的 键盘，能够为用户以任何选择的语言提供建议和纠正错误，从而实现更快更高质量的输入。 事实上，移动键盘将触摸输入转换为文本的方式类似于语音识别系统将语音输入转换为文本的方式，雷锋网了解到，该团队将利用语音识别的经验来实现触摸输入
【新智元导读】Adobe最近在人工智能上发力，先是发布了一款基于深度学习和机器学习的底层技术开发平台Sensei，可以整合到旗下各类软件和工具中，进一步提高设计效率和体验。紧接着，Adobe还公布了一个可以对“声音”进行编辑的软件项目：除了标准的语音编辑和噪音消除之外，其还能够根据语音生产新话音和词语。 首个基于深度学习的技术开发平台Sensei 近日，全球知名的数字媒体编辑软件供应商Adobe，推出了首个基于深度学习和机器学习的底层技术开发平台Sensei。这是一款可以用于Adobe旗下各类软件的人工智能
本文为刊载于《经济学（季刊）》2019 年第 4 期上《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用：一个文献综述》[1]的阅读笔记。原论文详细综述了文本大数据信息提取方法、文本分析方法在经济学和金融学中的应用，是了解文本分析方法在经济学研究中应用的好材料。本篇笔记聚焦论文的第二部分，即文本大数据信息提取方法，旨在为文本分析方法的学习和日后研究运用提供基本认识。
Lucene查询 Lucene查询语法以可读的方式书写，然后使用JavaCC进行词法转换，转换成机器可识别的查询。 下面着重介绍下Lucene支持的查询： Terms词语查询 词语搜索，支持 单词 和 语句。 单词，例如："test","hello" 语句，例如："hello,world!" 多个词语可以通过操作符，连接成更复杂的搜索逻辑。 Field字段查询 Lucene支持针对某个字段进行搜索，语法如： title:hello 或者 title:"hello title" 搜索语句时需要加上双引号，否则
一、标识符及字符集 Java语言规定标识符是以字母、下划线"_"或美元符号"$"开始，随后可跟数字、字母、下划线或美元符号的字符序列。Java标识符大小写敏感，没有长度限制，可以为标识符取任意长度的名字，但关键字不能作为标识符。为增强程序可读性，Java作如下的约定： 1.类、接口：通常使用名词，且每个单词的首字母要大写 2.方法：通常使用动词，首字母小写，其后用大写字母分隔每个单词 3.常量：全部大写，单词之间用下划线分隔 4.变量：通常使用名词，首字母小写，其后大写字母分隔每个单词，避免使用$符号。 J
【文】王艺 关注人工智能 投稿请联系wangyi@csdn.net或公众号后台留言 ---- 本周一，微软人工智能科研小组在arXiv上发表了一篇名为Achieving Human Parity in Conversational Speech Recognition的论文（详见http://dwz.cn/4p4IBi），宣布其语音识别系统的误字率首次低于人类专业打字员（听音速记）。 据该团队的统计表明，专业速记员在Switchboard数据集上（两个初次见面的人围绕某一特定主题谈话的语音样本集）的误字率为
N-Gram 是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为 N 的滑动窗口操作，形成了长度是 N 的字节片段序列。
1.整型：byte(1个字节)、short（2个字节）、int（4个字节） 、long（8个字节）
首先，如下图所示是一个常见的语音识别框架图，语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。这里我们要探讨的GMM-HMM模型属于其中的声学模型。
编者：本文来自复旦大学博士崔万云在携程技术中心主办的深度学习Meetup上的主题演讲，分享了复旦大学研发的基于知识图谱的QA系统。戳上面的“携程技术中心”（ctriptech）关注，可获知更多技术分享信息哦。 崔万云老师的分享可点下面的视频看回放，下载演讲PPT请点击阅读原文。 QA系统用于回答人们以自然语言形式提出的问题，其在互联网、通信及医疗等领域获得显著的成功。其中，IBM研发的Watson系统就在与人类的答题比赛中获胜并首次获得100万美金奖励；苹果的Siri系统成功运行于iPhone之中，改变人与
原文：Diving Into Natural Language Processing https://dzone.com/articles/natural-language-processing-adit-deshpande-cs-unde 作者：Adit Deshpande 编译：KK4SBB 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 自然语言处理是研究和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。本文主要介绍深度学习在自然语言处理中的应用。
语言模型通俗的将就是判断一句话是不是正常人说出来的。统计语言模型是所有 NLP的基础，被广泛应用与语音识别、机器翻译、分词、词性标注和信息检索等任务。传统的统计语言模型是表示语言基本单位（一般为句子）的概率分布函数，这个概率分布也是该语言的生成模型。通俗的讲，如果一句话没有在语料库中出现，可以模拟句子的生成的方式，生成句子在语料库中的概率。一般语言模型可以使用各个词语条件概率的形式表示：
无论是机器翻译，还是智能人工客服，你是否好奇计算机是如何识别理解人类自然语言，并给出反馈的呢？ 无论是人还是计算机，对于语言的识别理解，都应该是建立在一定的语料库和语料组织规则（语法）基础上的。对于听到或看到的一句话，势必会将其先按照已知的语料和语法进行快速匹配，才能够识别理解这句话的意思，并给出相应的反馈。当然，人类可以自然识别文字和语音，在大脑中对自然语言进行快速的多样化匹配理解，并作出相应的反馈。然而，对于计算机来说，就需要将这些字符数学化才能够被识别。 下面，我们就来看一句话是怎样被数学化，最终被
当你从教育实践中学习数据科学时，你将看到大多数数据都是从多个来源、多个查询中获得的，这可能会导致一些不干净的数据。
原文地址点这里！https://towardsdatascience.com/introduction-to-nlp-5bff2b2a7170 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个研究领域，它的主要关注点就是人和计算机之间对于自然语言的理解。NLP的终极目标就是能够让计算机对自然语言的理解能力和人一样。这些研究推动了很多项目，诸如虚拟助手，语音识别，情感分析，自动摘要，机器翻译等等一些内容。在本文中，你将学到自然语言处理的基础内容，探索它的技术，并了解前沿科技深度学习是如何对NLP起到助力作用的。
具体到新词提取中，给定字符串S作为词语选取，X定义为左边可能出现的字符（左邻字），则成H(X)为S的左信息熵。
自然界中，除了2D、3D的图片、视频驶距以外，更多的是一些类似于序列的数据，比如语音、文字，这些数据都是有时间先后顺序的
今天我们继续剖析 RAG，将为大家详细介绍 RAG 背后的例如 Embedding、Transformer、BERT、LLM 等技术的发展历程和基本原理，以及它们是如何应用的。
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