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【每周一本书】之《Java处理》(附上期赠书活动获奖名单)

本书整合基本问题解决更为复杂的NLP问题;训练NLP模型解决特定领域的问题;利用实用指南学习使用各种核心NLP技术编辑 | abby官网 | www.datayuan.cn微信公众号ID | datayuancn处理 NLP任务支持的可访问应用程序的需求显著增加。本书将探索如何使用诸如全文本搜索、专有名称识别、聚类、标记、信息提取、汇总等方法主组织文本。 书中涵盖NLP的基本概念,即使没有统计或处理背景的人也可以理解它。 全书内容丰富,不仅全面描述和总结了处理的基础知识,还详细介绍了处理的多种技术,包括NLP工具、文本分词、文本断句、词性判断、任务识别、文本分类、关系提取和组合应用等。 书中结合多个示例进行深入分析,并采用Java编程进行处理与结果分析。

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处理】处理与人工智能

但是所有拿说事儿的、用干事儿的,这中间都绕不开一个问题,即到底是怎么回事?这是我们真正搞理解,搞处理的人必须面对的问题。我们说要善解人意,人意在哪?它藏在符号怪阵的背后。 那为什么处理还能这么火呢,我认为这里面一个原因是他们还在吃我所说的“规模红利”。 第一是我们做处理的,不指望人工智能的天上掉下处理的馅饼,还是靠己认识,真正地在这个上做文章,而不要在其他的地方做文章,其他的地方没有出路。 总结一下我的主要观点:处理的核心关键问题还没有解决,但应用方面取得一些进展不是偶的,有其走得对的地方。突破的钥匙掌握在学家或者是通晓学成果的人手里。 虽我是这样的题目,结论是处理和人工智能并没有强关联,而处理可以为人工智能的进步做一点点贡献,但是是比较微弱的。谢谢。

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    处理 | 使用Spacy 进行处理

    Spacy的github地址:https:github.comexplosionspaCy主页:https:spacy.io一、什么是Spacy Spacy在它的主页上说它是Python里面的一个工业级别的处理工具 ,足见其在处理方面的优势,所以我们有必要去了解,学习它。 Spacy的功能包括词性标注,句法分析,命名实体识别,词向量,与深度学习无缝对接,以及它支持三十多种等等。 二、安装这部分包括Spacy包的安装和它的模型的安装,针对不同的,Spacy提供了不同的模型,需要分别安装。 WORK_OF_ARTTitles of books, songs, etc.书名、歌名等LAWNamed documents made into laws.法律文书LANGUAGEAny named language.

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    处理 | 使用Spacy 进行处理(二)

    -*20)#chunk_root_head_text = print(chunk_root_head_text)print(- * -*20)最后给大家附上一个句法依存分析的结果解释的资料,是斯坦福处理的一个依存句法分析的解释文档链接

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    处理(NLP)」生成(NLG)资料整理

    生成(NLG)作为处理的一个子方向,主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟,将非格式的数据转换成人类可以理解的格式。 现在也受到广大研究学者的重视,今天ShuYini给大家整理了一下生成的相关资料供大家参考。本文概要1什么是生成及学术研究介绍? 生成(NLG)是一种技术,其主要目的是构建能够“写”的软件系统的技术,即能够用汉、英等其他人类生成解释、摘要、叙述等。 具体来说就是计算机的“编写”,它将结构化数据转换为文本,以人类表达。即能够根据一些关键信息及其在机器内部的表达形式,经过一个规划过程,来动生成一段高质量的文本。 (NLG)技术,即利用人工智能和处理技术,将非数据动生成高质量文本和叙述文章。

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    和编程关系

    说起,大家都不陌生,像英、日、俄、德、法等,尤其像英是学习频率最高的种之一。现在又要说一种,它是也有单词、法、表达的元素特征,这就是编程。 现在我们就来探讨一下两种之间的关系。为了探讨的方便,我们以英为例,编程以现在比较火热的Python为例。 02有组成单词的既定规则,也就是法。 03表达在表达文意时,会根据不同的目的和境选择不同的表达方式,比如你想表达这有一个苹果,你可能会讲there is an apple。 还有就是,在练习过程中,需要你学习和模仿大师的作品,从中汲取养料,内化成文学底蕴,从而不断提高的应用技能和水平。

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    处理(三)模型

    模型基本概念用数学的方法描述规律,即用句子S=w1,w2…wnS = w_1,w_2dots w_nS=w1​,w2​…wn​的概率p(S)p(S)p(S)刻画句子的合理性.对句合理性判断:规则法 假设任意一个词wiw_iwi​出现的概率只与它前面的wi−1w_{i-1}wi−1​有关.n元文法(n-gram)一个词有前面的n-1个词决定.理论上,n越大越好,但同样参数也会增多,通常采用3元文法.模型参数估计参数估计通过模型训练获取模型中所有的模型参数即条件概率 .参数的学习方法:最大似估计MLE由于料是有限的,不可能包含所有可能出现的词的组合,因此在必存在零概率问题.数据平滑基本思想:调整最大似估计的概率值,使零概率增加,非零概率下调.基本目标:测试样本的模型越小越好基本约束 模型应用计算句子概率给定若干词,预测下一个词改进的模型n-gram存在的问题对料敏感,训练参数难以反映不同领域之间规律上的差异.某些在文本中很少出现,但在某局部文本中大量出现的情况.基于缓存的模型在文本中刚刚出现过的词在后边的句子中再次出现的可能性往往较大 ,比标准的n-gram模型预测的概率要大.适应方法:将k个最近出现过的词存于一个缓存中,作为独立的训练数据.通过这些数据,计算动态频度分布数据.将动态频度分布数据与静态分布数据通过线性插值的方法结合

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    处理(NLP)」生成(NLG)论文速递(二)

    周一注定是忙碌的一天,地铁人逐渐增多,提醒大家做好防护别懈怠,晚安~~ 引 下面是作者整理的生成(NLG)论文速递系列的第二篇,该篇主要看点有:摘要生成、文本生成,标题生成,手写生成,机器翻译等 id=H1cWzoxA-论文简述: 本文提出了 “双向块注意网络(Bi-BloSAN)” 模型,用于RNNCNN-free序列编码。它需要的内存和RNN一样少,但具有SAN的所有优点。 Bi-BloSAN将整个序列分割为块,并对每个块应用一个块内SAN来建模本地上下文,后对所有块的输出应用一个块间SAN来捕获远程依赖关系。??? 当前的对数似训练方法受到训练模式和测试模式之间差异的限制,因为模型生成必须基于其先前猜测的标记,而不是基于真实标记。 我们在各种序列建模任务(包括字符级建模、手写生成和神经机器翻译)上获得最新的结果。????

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    处理 | 统计模型

    我们聊一下处理(NLP)这一方向,当前的音识别,机器翻译等人工智能领域备受欢迎和关注,那么计算机到底是怎么处理的,换句话说:计算机真的像人一样能够理解我们人类独特的吗? 在处理研究的早期,计算机科学家们走入了一个误区:当时,学术界普遍认为,要让计算机能够有效的处理,首先就是让计算机能像人类一样去理解。 因此,计算机在处理时,一个基本问题就是为这种上下文相关的特征建立数学模型。 统计模型1970年弗里德里克·贾里尼克针对处理的困境提出一个新观点:一个句子是否合理,就看它出现的可能性大小如何。 ----文章参考:1、吴军《数学之美》第二版;2、CSDN许野平的专栏:为什么使用计算机处理如此困难。

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    处理|模型介绍

    01—回顾昨天说到处理中如何将词转化为词向量,主要用 Distributed Representation 思想,比如谷歌的word2vec就是其中思想下的实现方法之一,关于这篇总结,请参考: 深度学习|处理之词To词向量下面,总结处理中的模型,那么何为模型? 下面就来说说模型相关的算法。 4 动态模型以上介绍的这3种模型,都属于静态模型,都是预先从训练料库中估算好的。实际上,在中,经常出现这样现象:某些在文本中通常很少出现的词,在某一局部文本中突大量地出现。 能够根据词在局部文本中出现的情况,动态地调整模型中的概率分布数据的模型,使之成为动态、适应或者基于缓存的模型,这种混合模型可以有效地避免数据稀疏的问题。以上就是几种常用的模型算法。

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    处理 模型介绍

    01—回顾昨天说到处理中如何将词转化为词向量,主要用Distributed Representation 思想,比如谷歌的word2vec就是其中思想下的实现方法之一,关于这篇总结,请参考:下面 ,总结处理中的模型,那么何为模型? 下面就来说说模型相关的算法。 4 动态模型以上介绍的这3种模型,都属于静态模型,都是预先从训练料库中估算好的。实际上,在中,经常出现这样现象:某些在文本中通常很少出现的词,在某一局部文本中突大量地出现。 能够根据词在局部文本中出现的情况,动态地调整模型中的概率分布数据的模型,使之成为动态、适应或者基于缓存的模型,这种混合模型可以有效地避免数据稀疏的问题。以上就是几种常用的模型算法。

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    处理期刊

    国内处理期刊现代学(汉斯出版社) 汉斯出版社(Hans Publishers, www.hanspub.org) 聚焦于国际开源 (Open Access) 中文期刊的出版发行, 覆盖以下领域 刊登内容:综述、软件技术、信息安全、计算机网络、体系结构、人工智能、计算机应用技术(图形图象、处理、信息检索)、数据库技术、存储技术及计算机计算机基础理论等相关领域。 中国中文信息学会2018年学术活动计划 国际处理及中文计算会议中文信息学报 《中文信息学报》刊登内容有:计算学,包括:音位学、词法、句法、义、知识本体和用学;资源,包括:计算词汇学、 术、电子词典和料库;机器翻译(MT)或机器辅助翻译(MAT);汉和少数民族文字输入输出和处理;中文手写和印刷体识别(OCR);中文音识别与合成以及文转换(TTS);信息检索(IR)信息抽取 国外处理期刊【2018年处理及相关国际会议重要日期整理】NLP会议 会议名称 截稿日期 通知日期 会议日期 举办地点 ACL 2018 2.22 4.20 7.15-7.20 墨尔本,澳大利亚

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    处理NLP(一)

    本文链接:https:blog.csdn.netgithub_39655029articledetails82896028 NLP :指一种随着社会发展而演化的,即人们日常交流所使用的处理:通过技术手段,使用计算机对进行各种操作的一个学科; NLP研究的内容 词意消歧;指代理解;动生成;机器翻译;人机对话系统;文本含义识别; NLP处理 料读入 网络本地分词 功能 分词; jieba.cut、jieba.cut_for_search;添加定义词典; jieba.load_userdict(file_name)、add_word(word, freq=None

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    处理NLP(二)

    本文链接:https:blog.csdn.netgithub_39655029articledetails82914791 词性标注 标注料库; 各词性标注及其含义 ?? 动标注器; 默认标注器;正则表达式标注器;查询标注器; N-gram标注器; 一元标注器;分离训练和测试数据;一般的N-gram的标注;组合标注器;标注生词;储存标注器;性能限制;跨句子边界标注; 隐马尔科夫标注器 ; 生成模式; 确定模式;非确定模式;隐藏模式; 隐马尔科夫模型HMM 是一种统计模型,用于描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程,难点在于从可观察的参数中确定此过程的隐含参数,后利用这些参数进行下一步的分析 希望将所有记录组成不同的类或聚类,并在这种分类情况下,以某种度量为标准的相似度,在同一聚类之间最小化,而在不同聚类之间最大化;与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法动确定标记

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    处理NLP(三)

    TF-IDF矩阵 一种用于资讯检索和勘察的一种加权技术,是一种统计方法,用于评估词或字对文件集与料库中的重要程度;TF-IDF:TF(词频)和IDF(倒文档频率)的乘积,其中TF表示某个关键词出现的频率 ,IDF为所有文档数目除以包含该词的文档数目的对数值,|D|表示所有文档的数目,|wεd|表示包含词w的文档数目; ?? 聚类算法 层次聚类对给定的对象集合进行层次分解,分为凝聚(下而上)和分裂(上而下);1、开始时每个样本各作为一类; 2、规定某种度量作为样本间距及类与类之间的距离,并计算; 3、将距离最短的两个类聚为一个新类 ;类平均法–average 通过计算两个类别之间的所有点的相互距离,求其均值,后作为这两个类之间距离均值,找出最小的距离均值,后将这两个类聚为一类;最大距离法–complete 让两个类之间相距最远的点作为两个类之间的距离 ,后找出最大距离中最小的两个类,将他们聚为一类;

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    处理NLP(四)

    :标记和树状图;分块器评估;命名实体识别;命名实体定义:指特定类型的个体,是一些确切的名词短,如组织、人、日期等;命名实体识别定义:指通过识别文字中所提及的命名实体,后确定NE的边界和类型;命名实体关系提取 ;移近-规约解析器:下而上模式;左角落解析器:上而下和下而上两种模式相结合;递归下降和左角落解析都存在一定的缺陷,因此可以才用动态规划的方法进行解析;依存关系与依存文法:依存文法:关注词与其他词之间的关系 ;依存关系:中心词与其他从属直接的二元非对称关系;当前的一些法困境数据与无限可能性;句子构造;句子歧义问题;理解智能问答系统;一阶逻辑;补充运算;句子义理解;段落义理解;图灵测试阿兰· ;料库结构TIMIT的结构内容覆盖:方,说话者,材料;TIMIT的设计特点包含音与字形标注层;在多个维度的变化与方地区和二元音覆盖范围中找到一个平衡点;将原始音学时间作为录音来捕捉和标注来捕捉之间的区别 ,后修正其期望一致性,越大一致性越好;windowdiff打分器:衡量两个句子分词的一致性;维护与演变数据采集采集方式网上获取;文字处理器文件获取;电子表格和数据库中获取;通过数据格式转换获取;使用Toolbox

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    理解 – NLU | NLI

    理解(NLU)跟 NLP 是什么关系?为什么说它是人工智能领域里一个难点?NLU 的发展史历史和目前最现金的方法是什么?本文将解答上面的问题,带你全面了解理解(NLU)。 什么是理解(NLU)?大家最常听到的是 NLP,而 理解(NLU) 则是 NLP 的一部分: ?什么是? :我背有点驼(非:我的背部呈弯曲状):宝宝的经纪人睡了宝宝的宝宝理解就是希望机器像人一样,具备正常人的理解能力,由于在理解上有很多难点(下面详细说明),所以 )是使用同计算机进行通讯的技术, 因为处理的关键是要让计算机“理解”,所以处理又叫做理解(NLU ,Natural Language Understanding) 查看详情维基百科版本理解(NLU)或解释(NLI)是的子主题处理在人工智能与机器涉及阅读理解。理解被认为是人工智能难题。

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    处理实战入门第一课----处理简介

    https:blog.csdn.netwangyaninglmarticledetails88643645 本博客为处理实战课程:第一课处理简介讲稿----文章大纲个人简介本节课程导览1 对处理,保险数据异常检测方面有独到的探索经验。 ? 本小节课程主要内容分为2大部分: 第一部分,处理简介,用认知思维的方法,结合发展历程总揽处理.同时顺带介绍,本课程的主要内容,本课程的主要内容我们分成两个阶段 。 用于分析、理解和生成,以方便人和计算机设备进行交流,以及人与人之间的交流NLP 是人工智能和学领域的交叉学科, 处理在广义上分为两大部分:第一部分为理解,是指让计算机懂人类的 第二部分为生成,是指把计算机数据转化为。NLP 技术按照由浅入深可以分为三个层次,分别为:基础技术核心技术NLP+?

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    处理实战课程》---- 第一课:处理简介

    本文章为为《处理实战课程》---- 第一课:处理简介 讲稿----大家好,今天开始和大家分享,我在处理(Natural Language Processing,NLP)的一些学习经验和心得体会 本小节课程主要内容分为2大部分: 第一部分,处理简介,用认知思维的方法,结合发展历程总揽处理.同时顺带介绍,本课程的主要内容,本课程的主要内容我们分成两个阶段 。 用于分析、理解和生成,以方便人和计算机设备进行交流,以及人与人之间的交流NLP 是人工智能和学领域的交叉学科, 处理在广义上分为两大部分:第一部分为理解,是指让计算机懂人类的 第二部分为生成,是指把计算机数据转化为。NLP 技术按照由浅入深可以分为三个层次,分别为:基础技术核心技术NLP+? “云” 以哈工大社会计算与信息检索研究中心研发的 “技术平台(LTP)” 为基础,为用户提供高效精准的中文处理云服务。

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    处理」使用处理的智能文档分析

    智能文档分析(IDA)是指使用处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。 文本摘要有两种不同的方法:基于提取的摘要在不修改原文的情况下提取句子或短。这种方法生成由文档中最重要的N个句子组成的摘要。基于摘要的摘要使用生成来改写和压缩文档。 的复杂性由于所包含的变化、歧义、境和关系,人类要花很多年才能理解。我们可以通过许多方法来表达相同的思想。我们根据作者和读者的不同使用不同的风格,并选择使用同义词来增加兴趣和避免重复。 IDA需要理解通用和特定领域的术。处理特定领域术的一种方法是使用定义字典或构建用于实体提取、关系提取等的定义机器学习模型。 解决将通用和特定领域术结合在一起的问题的另一种方法是迁移学习。这需要一个已经训练了大量通用文本的现有神经网络,后添加额外的层,并使用针对特定问题的少量内容来训练组合的模型。

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