在ChatGPT的众多应用中,拼写检查和语法检查犹如璀璨的明珠,受到广大用户的热烈追捧。我对此深信不疑,且一直在实践中坚定不移。特别是在使用非母语的情况下,它的作用更为显著。接下来,让我们通过一些常见的拼写和语法问题的实例,一探ChatGPT如何巧妙地帮助我们解决这些难题的神奇之处。
BERT 等预训练语言模型在自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)的许多任务中均表现出了卓越的性能。
由于数字、日期、时间、网址等不可枚举,无法通过词典简单查找来分词。可以采用正则表达式或者自动机进行自动识别,并给予特殊名字进行泛化。例如:
关于 “是否应该在中文和英文之间加上空格” 的争论在 知乎 上的争论历来已久,我本喜欢加上空格,只是对于英文单词频繁穿插的中文句子来说实在是有点繁琐和难看(特别是技术向文章),自从发现了有自动在博客的中英文间加上空格的脚本后,就放弃手动加空格的做法,这些频繁的工作,就交给脚本去做吧。
微软技术院士黄学东 由微软亚洲研究院与雷德蒙研究院的研究人员组成的团队昨晚宣布,其研发的机器翻译系统在通用新闻报道测试集newstest2017(http://statmt.org/wmt17/translation-task.html)的中-英测试集上,达到了可与人工翻译媲美的水平。 和语音识别相比,判断机器翻译的准确率是一件非常困难的事,即使是两位专业的翻译人员对于完全相同的句子也会有略微不同的翻译,而且两个人的翻译都不是错的,因为表达同一个句子的“正确的”方法不止一种。 为了确保翻译结果准确且达到人类
mock的由来【假】 赵师秀:南宋时期的一位前端工程师 诗词背景:在一个梅雨纷纷的夜晚,正处于项目编码阶段,书童却带来消息:写后端的李秀才在几个时辰前就赶往临安度假去了,!此时手头仅有一个简
突破 性进展 ---- 2018年3月14日,微软研究院宣布,他们研发的中英机器翻译系统在newstest2017测试集上,达到了可与人类翻译媲美的水平。 newstest2017是去年WMT17大会上发布的通用新闻报道测试集,由产业界和学术界合作开发。 机器翻译是研究人员攻坚了数十年的领域,曾经很多人都认为AI永远达不到人类翻译的水平。此次的成果可谓突破性进展! 当然,需要说明的是:本次AI的“媲美人类翻译”只是在newstest2017这个总共2000多句新闻类语料的测试集上,测试的结果。距离“完全解决
Hanlp作为一款重要的中文分词工具,在GitHub的用户量已经非常之高,应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的。本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别。
前几个月一直有不少小伙伴问我要「LightSeq的BERT推理加速代码」,当时内部已经使用了,但是一直没空整理开源。
中文文本纠错任务是一项NLP基础任务,其输入是一个可能含有语法错误的中文句子,输出是一个正确的中文句子。语法错误类型很多,有多字、少字、错别字等,目前最常见的错误类型是错别字。
使用 Python 环境下的 wordcloud 工具,就能方便地生成词云图(感谢开源社区!🎉️ )。
我们在看文献的时候经常会看到非常地道的表达,我们把它们抄在一个个小本本上,当我们自己写文章的时候,这些句子就想用到我们的文章中,但是直接抄是不行的,需要改写句式,填写我们想要表达的内容。
名称:模拟的数据的名字。 值:模拟的数据的值。 规则:模拟出数据的规则,常用的几个规则:
如果你敲累了代码,想喝喝咖啡,顺便看点儿可以当佐料的文章那本文应该比较适合现在的你。(•̀ᴗ•́)و ̑̑
众所周知,英文是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔开,而中文是以字为单位,句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如,英文句子 I am a student,用中文则为:“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道 student 是一个单词,但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词,就是中文分词。
在知乎上有这样一个问题:《如果当年汉字真的拼音化了会怎么样?》,下面有一个高赞回答写道:
最近隔离在家,要居家办公,娃看到电脑会很好奇的跑过来看,左看看,右点点。作为一个励志把娃培养成「野生钢铁侠」的爸爸,必须抓住这次培养兴趣的机会,搞起!
在“编码器—解码器(seq2seq)”⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。
想一下未来50年或者100年,您的孙子或者孙子的孙子,是否还会花费人生中十几年甚至几十年的时间学习一门外语,甚至还学不好?
在之前的文章里,我们介绍了词语表达的训练,使用skip-gram模型训练word2vec。既然词语能表达,那句子也同样能被分布式的向量表示。这里主要介绍几种句子的表示方法。 1. Mikolov在word2vec模型上改进,得到的paragraph vector 类似于CBOW和skip-gram的两种方法。都是基于对paragraph进行embedding表示,并进行joint-train得到。 (1)使用paragraph embedding预测句子中的每个词概率。对每个paragraph构建Matri
中文的信息无处不在,但如果想要获得大量的中文语料,却是不太容易,有时甚至非常困难。在2019年初这个时点上,普通的从业者、研究人员或学生,并没有一个比较好的渠道获得极大量的中文语料。笔者想要训练一个中文的词向量,在百度和github上上搜索了好久,收获却很少:要么语料的量级太小,要么数据过于成旧,或需要的处理太复杂。
自然语言处理果真是人工智能皇冠上的明珠,在走向摘取颗果实的路上,人类恐怕还只是走了一半。
Sentence-Transformer官方文档写的很详细,里面有各种你可能会用到的示例代码,并且都有比较详细的说明,如果有什么问题,应该先去看官方文档
从不同的角度看待中文句子,可能使中文分词任务(CWS)的标准完全不同。例如「总冠军」既可以看成独立的词,也能理解为「总」和「冠军」两个词。以前这种情况非常难解决,我们只能定一些字典或规则来加强这些词的划分。
作者 | 张俊林 责编 | 何永灿 最近两年,注意力模型(Attention Model)被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中,是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。 本文以机器翻译为例,深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制,同时也抽象出其本质思想,并介绍了注意力模型在图像及语音等领域的典型应用场景。 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用,无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中,都很容易遇到注意力模型
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本次任务使用的SKE数据集是业界规模最大的基于schema的中文信息抽取数据集,其包含超过43万三元组数据、21万中文句子及50个已定义好的schema,表1中展示了SKE数据集中包含的50个schema及对应的例子。数据集中的句子来自百度百科和百度信息流文本。数据集划分为17万训练集,2万验证集和2万测试集。其中训练集和验证集用于训练,可供自由下载。
简单来说,机器翻译就是把一种语言翻译成另外一种语言,在这里,我用的例子都是从中文翻译成英文。上面的句子用Source标记,即源语言,下面用Target标记,即目标语言,机器翻译任务就是把源语言的句子翻译成目标语言的句子。
人的很多错误的根源都来自于盲点。改变参照系,这是唯一有助于避免认知偏差的事情。人要改变参考系一般比较困难,所以我就想是否有可能让 AI 帮助,试用了下,好像还行。ChatGPT 无法给你确切的答案,但它可以提供一些思考角度。
在前端开发中,很大一部分工作都是将后台数据获取到后展示在前端界面上。如果接口是现成的,这个过程还相对容易一些,但是如果接口的开发和前端开发是同时进行的,在仅仅有接口文档并无测试环境的情况下,前端开发者就要痛苦了,所得非所见的盲写方式不但效率低下,也有很大的遗漏风险。如果我们有办法自己根据接口文档模拟这些数据,那开发过程中的体验就会好很多了。幸运的是,通过node.js,express和mock.js,我们可以非常容易的进行数据Mock。
1 // 2 // main.c 3 // 统计输入单词数 4 // 5 // Created by LongMa on 2019/6/27. 6 // Copyright © 2019 . All rights reserved. 7 // 8 9 #include <stdio.h> 10 #include <string.h> 11 12 int main(int argc, const char * argv[]) { 13 14 //输入一个英文句子
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数,我们大多数人想要从编程小白进阶到高手,需要经历的是日积月累的学习,那么如何学习呢?当然是每天都练习一道题目!!
来源:PaperWeekly 本文共3050字,建议阅读7分钟。 本文带你发掘近期8篇AI领域精选论文的亮点和痛点,时刻紧跟 AI 前沿成果。 01 Fast and Accurate Reading Comprehension by Combining Self-Attention and Convolution @RefluxNing 推荐 #Machine Reading Comprehension 本文是 CMU 和 Google Brain 发表于 ICLR 2018 的文章,论文改变了以往机器
翻译没有唯一标准答案,它更像是一种艺术。 AI科技评论消息:14 日晚,微软亚洲研究院与雷德蒙研究院的研究人员宣布,其研发的机器翻译系统在通用新闻报道测试集 newstest2017 的中-英测试集上,达到了可与人工翻译媲美的水平;这是首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统。 newstest2017 测试集由来自产业界和学术界的团队共同开发完成,并于 2017 年在 WMT17 大会上发布。而新闻(news)测试集则是三类翻译测试集中的一个,其他两类为生物医学(biomedical
AI 科技评论按:3 月 15 日的文章《机器翻译新突破,微软中英新闻翻译达人类水平》中,我们介绍了微软亚洲研究院与雷德蒙研究院共同研发的新的机器翻译系统,微软称它在 newstest2017 的中-英测试集上达到了与人工翻译媲美的水平。 这则消息不仅引起了我们的好奇,让我们的编辑记者们感叹「人工智能这么快就又下一城」,同时也引起了一些读者的疑问。毕竟,我们时常见到新模型在公开测试中刷榜,能够和人类拿到同样的分数,但不一定换一个数据集就还能和人类媲美,尤其是对于灵活多变的人类语言而言;另一面,谷歌、搜
在前文当中,我们介绍了搜索引擎的大致原理。有错过或者不熟悉的同学,可以点击下方的链接回顾一下前文的内容。
Problem Description 输入一个英文句子,将每个单词的第一个字母改成大写字母。
单数代词和a/an的用法 中文:我是一个男孩。 英文:I am a boy . 注意: 英文开头首字母大写,中文句尾用(。),英文使用(.) 中文可以省略一个--我是男孩,英语只能用我是一个男孩 句子中一定要有动词,am在英语中也属于动词的一种 I 表示我的意思,属于代词,代词的主要功能是用来代替名词,使用I代表自己的名字 boy是一个名词,用来代表人或东西的名称,书本,自行车,电脑都属于名词 中文的一个会带上单位。例如:一本书,一个电脑,一匹马,英文统一都是用a 开头发音是a,e,i,o,u要用an取代a
概率图模型有许多不同的实际应用。 我们总结了概率图形模型的下列应用,这些只是他们许多实际应用的一些例子。
(深入浅出Stanford NLP 深入篇) 本文介绍与Stanford CoreNLP源码相关的内容。
要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词。AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效。听起来AM很高大上,其实它的基本思想是相当直观简洁的。本文作者可以对灯发誓:在你读完这篇啰里啰嗦的文章及其后续文章后,一定可以透彻了解AM到底是什么,以及轻易看懂任何有关论文看上去复杂的数学公式部分。怎么样,这广告打的挺有吸引力吧,尤其是对那些患有数学公式帕金森病的患者。 在正戏开演前,我们先来点题外话。
16:最长单词2 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 一个以'.'结尾的简单英文句子,单词之间用空格分隔,没有缩写形式和其它特殊形式,求句子中的最长单词。 输入一个以'.'结尾的简单英文句子(长度不超过500),单词之间用空格分隔,没有缩写形式和其它特殊形式。输出该句子中最长的单词。如果多于一个,则输出第一个样例输入 I am a student of Peking University. 样例输出 University 1 #include<iostream>
本文利用stanford nlp的LexicalizedParser对中文句子进行了简单的依存关系分析,更深入的内容见下面的参考文档。
本期题目:单词倒序 题目 输入单行英文句子,里面包含英文字母,空格以及, . ? 三种标点符号, 请将句子内每个单词进行倒序,并输出倒序后的语句。 输入 输入字符串S,S的长度1 <= N <= 10
- 产品概念名称缩写一般需使用大写字母,如:BBS、POS;但对于某些概念名称,需使用原有格式,如:SaaS。
朱靖波博士是小牛翻译创始人、东北大学计算机学院教授、博士生导师、辽宁省语言智能技术创新中心主任、讯飞AI大学首批特聘教授、中国中文信息学会常务理事。曾入选教育部新世纪优秀人才计划和辽宁省百人层次人才计划。1992年开始从事语言分析和机器翻译理论研究工作,发表了200多篇研究论文和一本清华大学出版的专著《自然语言理解》。
前言:之前我们讲了很多与语音处理有关的任务,这次我们来讲和自然语言处理相关的任务。NLP任务大体可以分成两大类,一种是文本序列到文本序列,比如机器翻译,文本风格迁移等,另一种是序列到类别,比如情感分类,实体命名识别,主题分类,槽位填充等。
百度的 STACL(Simultaneous Translation with Anticipation and Controllable Latency)是首个拥有预判能力和可控延迟的机器同传翻译系统。它是一个能够进行高质量双语同传的自动系统,代表了自然语言处理方向的重大突破。这一技术的挑战很大一部分在于源语和目标语之间的次序差异以及现实世界同传应用的延迟需求。
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