6月24日（周三）下午2点，知识工场实验室联合电子工业出版社博文视点荣幸邀请到蒙特利尔大学 & MILA研究所的 刘邦 助理教授，为大家带来一场【基于图表示的自然语言处理】精彩报告分享！ 基于图表示的自然语言处理 6月24日（周三） 14:00 分享摘要 这次分享报告将概要介绍刘邦博士在其博士期间的工作，包括对文本匹配、文本挖掘和文本生成等一系列自然语言处理（NLP）任务的研究。 我们会看到，图是一种很自然地表达词、句子、文章等文本对象之间联系和交互的表征方式。通过将不同语意粒度的文本对象合理地转化为
微信版ChatGPT：腾讯混元助手，很久之前就听说了，今天试了一下花样还不少，当然也会有一些不足，比如：答非所问等，这些也都是正常的，下来我们一起来看看。
“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向 81个子课题供大家选择 总有一
4月24日，腾讯正式宣布开源Transformer推理加速工具TurboTransformers。该工具面向自然语言处理领域中Transformers相关模型丰富的线上预测场景，在微信、腾讯云、QQ看点等产品的线上服务中已经广泛应用，这也是腾讯通过Github对外开源的第100个项目。
时间飞逝，7天的国庆小长假还没有玩儿够呢，就已经结束了！假期如龙卷风般走得飞快，但我还是不愿意相信这居然是真的！我爱我的祖国，我愿意天天给亲爱的祖国过生日！
上周《玩转腾讯词向量：词语相似度计算和在线查询》推出后，有同学提到了annoy，我其实并没有用annoy，不过对annoy很感兴趣，所以决定用annoy试一下腾讯 AI Lab 词向量。
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推荐Github上一个很棒的中文自然语言处理相关资料的Awesome资源：Awesome-Chinese-NLP ，Github链接地址，点击文末"阅读原文"可直达：
| 导语 本文从腾讯云ES AI增强搜索相关能力介绍出发，通过集群部署、模型上传、效果验证等全流程演示，从零到一完成基于腾讯云ES的自然语言处理（NLP）与向量检索实践。
自然语言处理（Natural Language Process，简称NLP），是一款基于人工智能技术，为各行各业的企业和开发者提供的针对文本智能化分析及处理的云服务，意在帮助用户高效处理文本数据，实现数字化和智能化转型。
大家好，今天开始和大家分享，我在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的一些学习经验和心得体会。
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
近日，腾讯正式宣布开源 Transformer 推理加速工具 TurboTransformers。该工具是面向自然语言处理领域中 Transformers 相关模型丰富的线上预测场景所提出的加速方案，已经在微信、腾讯云、QQ 看点等产品的线上服务中广泛应用，这是腾讯通过 GitHub 对外开源的第 100 个项目。
自然语言处理（Natural Language Processing，缩写作 NLP）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，被广泛应用于聊天机器人、机器翻译和搜索引擎等场景。为帮助大家更好地理解NLP技术，腾讯云大学为大家整理了大咖课程《探索 NLP 自然语言处理》的回顾，帮助大家更好地理解NLP自然语言处理技术。
10月，腾讯云AI中心下的腾讯知文NLP产品推出了新功能，部分接口的性能得到了优化提升。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 我在西湖读博士 printf("hello world!"); #include <西湖大学文本智能实验室PI张岳； 博士毕业生崔乐阳> cout<<"导语" 从腾讯深圳办公大楼42层往下看 车水马龙，纷纷攘攘 与崔乐阳之前的生活环境大相径庭 几个月前 他还顶着不事稼穑的“博士生”头衔 偏安杭州转塘，而今 他已正式迈入职场 成为腾讯AI Lab的高级研究员 腾讯AI Lab 这是腾讯内部极少数的“非盈利”部门 由100多位来自世界知名院校的科学家 以及300
NO.1 人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
今年4月，极光大数据发布了一份《2019年社交网络行业研究报告》，报告中详细展示了中国目前主要社交产品的用户数据和使用情况，包括了微信、微博、陌陌、百度贴吧、多闪等。报告显示，截止到19年2月，整个社交网络行业的用户规模为9.73亿，安装渗透率达到88.5%。
自然语言处理可以说是人工智能领域内落地实践最广的技术之一，NLP产品的应用场景颇为广泛，只要有大量文本数据的场景，都可以使用我们的接口做智能分析，以下列举几个经典的使用场景。
自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP）深度整合了腾讯内部顶级的NLP技术，依托千亿级中文语料累积，提供18项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、敏感审核、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。可广泛应用于用户评论情感分析、互联网文本敏感审核、资讯热点挖掘、电话投诉分析等场景，满足各行各业的文本智能需求。
3月1日至3日，哈工大-腾讯联合实验室自然语言处理专题交流活动在哈尔滨工业大学顺利进行。腾讯AI Lab及腾讯高校合作团队一行九人访问哈尔滨工业大学，与社会计算与信息检索研究中心（SCIR）师生、哈工大-腾讯犀牛鸟基金获奖老师，围绕问答机器人、情感分析、信息检索和数据挖掘等领域的学术前沿研究和产业应用趋势，进行了深入的探讨和交流。 自然语言处理是人工智能最困难且最重要的分支之一。哈工大SCIR研究中心是NLP的领军学术研究团体，腾讯AI Lab的NLP团队则在产业应用方面有着十多年的深厚积累，双方强强联合
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项革命性的技术，正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代，腾讯云作为领先的云计算服务提供商，为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具，为他们开拓创新的道路铺平了道路。
【导读】 自然语言处理资深专家Hobson Lane最新撰写的自然语言处理实战书籍（预计2018年夏季出版）《Natural Language Processing in Action——Understanding, analyzing, and generating text with Python》介绍使用python实现一系列自然语言处理任务，该书专注于自然语言处理领域（NLP）和人工智能领域（AI）。这本书围绕着一系列实际应用，使用深度学习来解决实际问题，面向希望学习自然语言处理的初学者，从实战角度
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
4月24日，腾讯正式宣布开源Transformer推理加速工具TurboTransformers。该工具面向自然语言处理领域中Transformers相关模型丰富的线上预测场景，在微信、腾讯云、QQ看点等产品的线上服务中已经广泛应用，这也是腾讯通过Github对外开源的第100个项目。 据了解，TurboTransformers源于腾讯内部对开源协同的推动。2019年初，腾讯技术委员会成立，下设开源协同、自研上云两个项目组和对外开源管理办公室，以此来促进内部代码的开放共享和协同共建。TurboTransf
【导读】作为自然语言处理的经典图书教程，从输入法联想提示（predictive text）、email 过滤到自动文本摘要、机器翻译，大量的语言相关的技术都离不开自然语言处理的支持，而这本书提供了自然语言处理非常方便的入门指南。通过它，你将学到如何写能处理大量非结构化文本的Python 程序。你将获得有丰富标注的涵盖语言学各种数据结构的数据集，而且你将学到分析书面文档内容和结构的主要算法。通过大量的例子和联系，《PYTHON 自然语言处理》将会帮助你： 从非结构化文本中提取信息，无论是猜测主题还是识别“命名
2017年3月30日，自然语言处理领域国际最权威的学术会议ACL-2017公布了录用论文。为了促进国内自然语言处理相关研究的发展以及研究者之间的交流，中国中文信息学会青年工作委员会和腾讯高校合作于2017年4月22日在北京知春路西格玛大厦举办了“ACL-2017论文报告会”。 论文报告会邀请了21位国内知名高校和研究所的老师和同学对其在ACL2017上刚刚被接收的研究成果进行了口头报告及海报展示，共同探讨自然语言处理领域的新发展和新技术。报告会现场座无虚席，吸引了学术界和工业界200余人参加，同时腾讯大学提
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP）深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术，依托千亿级中文语料累积，提供16项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。可广泛应用于用户评论情感分析、资讯热点挖掘、电话投诉分析等场景，满足各行各业的文本智能需求。
人工智能（AI）是当今科技领域最热门和前沿的技术之一，许多开发者都希望学习并掌握这一领域的知识。然而，AI的学习路径是一个庞大而复杂的网络，对于初学者来说可能会感到迷茫。本文将探讨开发者的AI学习路径，以及如何掌握AI的基础和前沿知识。
在会上，腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果，包括AutoNLP、AI换脸甄别技术AntiFakes、语言模型自学习工具、腾讯星图以及企业画像平台等系列重磅新品，并对AI和大数据产品进行了全线升级，致力于为用户带来更精细化的应用场景、更强大的技术能力以及更低的应用成本，全面降低企业AI技术的应用门槛。
“君不见，黄河之水天上来，奔流到海不复回。君不见，高堂明镜悲白发，朝如青丝暮成雪。”
腾讯犀牛鸟精英人才培养计划是一项面向学生的校企联合培养方案，项目覆盖机器学习、量子计算、计算机视觉、语音技术、自然语言处理等产学研热点方向，入选学生将到腾讯开展科研访问，基于真实产业问题，借助腾讯海量数据、专家指导等资源，验证学术理论，加速成果应用转化，全面提升自身科研能力和综合素质。 2018年度申请时间已经过半，小伙伴们要抓紧哦~ 今年共有8个课题方向，54个子课题供大家选择，总有一款适合你！ 上一篇文章已经介绍了机器学习及相关应用研究方向、量子计算方向的课题及导师，接下来为大家介绍语音技术方向及
本文介绍了如何使用Python实现自然语言处理（NLP）任务，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、文本摘要、机器翻译等。文章首先介绍了NLP的基本概念，然后介绍了常用的NLP库（如NLTK、spaCy、gensim等），以及如何使用这些库来完成各种NLP任务。最后，作者分享了一些实践经验，包括如何调试代码、如何处理不平衡数据集等。本文适合对NLP和Python感兴趣的读者阅读。
摘自AMiner 机器之心整理 参与：李亚洲、思源 自然语言处理是现代技术最重要的组成部分之一，而最近清华大学和中国工程院知识智能联合实验室发布一份非常全面的 NLP 报告。该报告从 NLP 的概念介
信息化技术的飞速发展使得海量数据爆发式增长。一方面，越来越多的数据可以为我们的生活带来便利，但另一方面，也给软件开发带来巨大的挑战——图片、声音、视频等不同结构的数据越来越多地出现，为搜索分析带来巨大的挑战，传统的关键词搜索，搜索结果局限于输入的关键词，用户体验较差。向量检索的出现，给我们提供了一个新的思路，向量数据库将非结构化、半结构化甚至是结构化等数据以向量形式存储，实现相似度搜索、聚类、降维等操作，结合机器学习模型，为用户更加智能的搜索服务。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | AI深入浅出 最近几个月小编遨游在税务行业的智能问答调研和开发中，里面涉及到了很多的自然语言处理NLP的功能点。虽然接触NLP也有近两年的时间了，现在真正要应用到问答中，避免不了还是需要再重新熟识并深入研究理解。 下面是与NLP相关的一些书籍推荐、课件推荐和开源工具推荐。 主要是记录下入门的资料，由于资料的存储位置没有做规整，所以本文没有附带资源下载链接。如果有同学需要其中的资
Python以其清晰简洁的语法、易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱。其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库，使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器。 那么使用Python进行
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab采用了篇章理解模型和关联图模型，以深度学习架构为基础，通过大规模数据的训练，能够更精准地理解篇章的语义，解决实体的歧义性，并将整篇文章的所有重要信息一起建模到一个图结构当中，整体求解以达到全局最优。TopBase是腾讯AI Lab建设的知识图谱，涵盖50多个领域，亿级实体，10亿级三元组，并已广泛应用到天天快报、微信看一看和微信搜索等业务中。
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab在比赛中采用了深度学习架构和篇章理解模型等技术，具有较高的准确性和效率。同时，腾讯AI Lab还建设了一个名叫TopBase的知识图谱，涵盖50多个领域，并已广泛应用到多个业务中。
据腾讯官方公布的信息来看，腾讯混元，腾讯自主研发的通用大语言模型，也是腾讯公司最新发布的自然语言处理模型，基于深度学习和大规模数据训练而成。 腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型，其目标是通过大规模数据的预训练和Fine-tuning技术来提高自然语言处理的能力，拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿tokens，具有强大的中文理解与创作能力、逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力，可以应用于机器翻译、文本生成、语义分析等多个领域。
语言承载了人类的思考和文明，我们在日常生活中，使用语言来表达自我、和其他人进行沟通。而在人工智能的世界里，开发者们也拥有一项与机器进行沟通的“法宝”，那就是NLP。 NLP的全称是“自然语言处理”（Natural Language Processing）。微软创始人比尔盖茨曾经表示，“语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠“。如何让机器听懂人话，与人交互，甚至是理解人的情感和文化，就是NLP要做的事情，也是当前人工智能领域亟需成长和突破的行业难点。 关于腾讯知文 腾讯云自然语言处理深度整合了腾讯内部
今日，腾讯AI Lab 宣布开源大规模、高质量的中文词向量数据。该数据包含800多万中文词汇，相比现有的公开数据，在覆盖率、新鲜度及准确性上大幅提高，为对话回复质量预测和医疗实体识别等自然语言处理方向的业务应用带来显著的效能提升。针对业界现有的中文词向量公开数据的稀缺和不足，腾讯 AI Lab此次开源，可为中文环境下基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型训练提供高质量的底层支持，推动学术研究和工业应用环境下中文NLP任务效果的提升。 数据下载地址：https://ai.tencent.com/ail
專 欄 ❈Jerry，Python中文社区专栏作者。 blog：https://my.oschina.net/jhao104/blog github：https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
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