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。
News 新闻 4月18日,达观数据科学家团队再添专家,国内知名自然语言处理领军专家、复旦大学计算机教授黄萱菁博士正式受聘为达观数据高级顾问,达观数据在人工智能领域的研发实力又上新台阶,未来在深度学习
前言 自然语言处理(4)之中文文本挖掘流程详解(小白入门必读) 干货 | 自然语言处理(3)之词频-逆文本词频(TF-IDF)详解 干货 | 自然语言处理(2)之浅谈向量化与Hash-Trick 干货 | 自然语言处理(1)之聊一聊分词原理 干货 | 自然语言处理入门资料推荐 原文链接:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6756534.html 在中文文本挖掘预处理流程总结中,我们总结了中文文本挖掘的预处理流程,这里我们再对英文文本挖掘(English text mi
前几年曾经马少平老师的引荐,为某科普图书写过一篇短文介绍自然语言处理。如果只是介绍NLP的概念、任务和挑战,应该可以参考这篇小文。原文如下,仅供参考。 自然语言处理 Natural Language Processing 一、什么是自然语言处理 简单地说,自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),它属于人工智能的一个分支,是计算机科学与语言学的交叉学科,又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动
文章转自清华大学刘知远老师的github:https://github.com/zibuyu/research_tao/blob/master/00_nlp.md
全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)将于 6 月底在深圳举办,其中哈尔滨工业大学刘挺教授 将担任自然语言处理专场主席。
地址 https://github.com/zibuyu/research_tao
自然语言处理中的知识获取问题 哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心 1. 引言 随着人工智能从感知智能向认知智能升级,自然语言处理(英文为Natural Language Processing,简称NLP)的重要性日益凸显。当前,一方面NLP受到大数据和深度学习的双轮驱动,在各项关键技术方面都有不同程度的进步,另一方面NLP渗透到各个行业,与教育、医疗、法律等知识服务型行业深度整合,同时以虚拟/实体机器人等新型应用模式与线下服务对接。本文聚焦前一话题,试图以知识获取方式的演进为主线,勾勒自然语言处理
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。
雷锋网 AI 研习社按:近期由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)承办的全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)将于 6 月底在深圳举办,其中哈尔滨工业大学刘挺教授将担任自然语言处理专场主席。
作者出该系列教程的目的是让大家能够掌握深度学习算法在自然语言处理中应用,同时也希望能够加深自己对自然语言处理的理解。
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AI 科技评论按:比尔·盖茨曾说过,「语言理解是人工智能皇冠上的明珠」,沈向洋博士也说过「懂语言者得天下」。自然语言理解处在认知智能最核心的地位。它的进步会引导知识图谱的进步,会引导对用户理解能力的增强,也会进一步推动整个推理能力。自然语言处理的技术会推动人工智能整体的进展,从而使得人工智能技术可以落地实用化。 微软亚洲研究院副院长周明博士围绕这一观点有过不少系统的阐述。不论是在微软大厦举行的自然语言处理前沿技术分享会活动上,或是近日举办的 EmTech China 峰会上,周明博士围绕自然语言四个方面的进
好几天没有写关于自然语言处理方面的内容,实在抱歉,不过还是感谢大家支持。今天给大家分享一下关于中文自然语言处理的一些基础知识,希望能够帮你快点“入坑”。
自然语言处理在大数据以及近年来大火的人工智能方面都有着非同寻常的意义。那么,什么是自然语言处理呢?在没有接触到大数据这方面的时候,也只是以前在学习计算机方面知识时听说过自然语言处理。书本上对于自然语言处理的定义或者是描述太多专业化。换一个通俗的说法,自然语言处理就是把我们人类的语言通过一些方式或者技术翻译成机器可以读懂的语言。
自然语言处理被誉为人工智能皇冠上的明珠,也是现在深度学习的两大热门方向之一。学术界每年生产数量惊人的自然语言处理研究论文,而且每隔一段时间就会出现一个里程碑成为圈内榜一话题。我们关注自然语言处理,通常关注的是模型结构和公式推导,理论研究当然很重要,不过,我认为另一个话题同样重要,就是理论创新怎样成为产品迭代的驱动力。
【导读】自然语言处理,即Nature Language Processing,一般简称为“NLP”,是人工智能领域的热点及微软赖以生存的技术。微软亚洲研究院副院长、ACL主席周明博士以《自然语言处理前沿技术》为题就NPL对微软的作用,及NPL的历史和未来进行了讲解与讨论。 人工智能的“新浪潮”已经来临 要想了解自然语言处理,就不得不先了解人工智能。人工智能(AI)技术作为当前最炙手可热的词汇,定是耳熟能详,但人工智能究竟是什么呢? 人工智能主要包括以下三个层次: 第一是运算智能:即记忆、计算的能力,这一点机
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。
2011年,日本多个机构发起的一项机器人项目,以东京大学入学考试难度为目标,以检验人工智能可在多大程度上模拟人类思考以及解决问题的能力。在去年和今年的考试中,机器人“Torobo-kun”分别获得了511分和525分,总分为950分。照着当前的成绩,Torobo-kun有80%的可能被512所私立大学和23所国立大学和公立大学录取,可惜的是,离东京大学至少获得 80% 分数的要求还差得很远。 根据对比,在两次考试中,Torobo-kun在数学和物理方面有了明显的进步,而英语和国语的成绩还是一团糟。在镁客君看
对话机器人很多,像Siri,小冰,度秘,Allo都能在你有空的时候跟你贫贫嘴,不过随着厂家和用户意识到凭空做出一个高度通用的对话机器人是非常不现实的,对话机器人的姿态也发生细微的变化——厂家们试图从某些垂直领域开始入手深根,并且从纯聊天功能发展到这个对话机器人能为用户完成什么指定的任务功能。一下子为“只说不做” 的对话机器人找到了一个新的场景。 不过,这个全新升级的对话机器人,重心移向代替人决策,并帮用户完成任务。 它如何听懂用户想做什么事情?如何做到聊天过程中都不能达到的Human like leaer
NLP (Natural Langunge Possns,自然语言处理)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向,它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓“自然”乃是寓意自然进化形成,是为了区分一些人造语言,类似C++、Java 等人为设计的语言。
自然语言处理是神经网络的经典应用领域之一,所谓自然语言处理,就是让机器理解人类的语言,英文为Natural Language Processing, 简称NLP,是人工智能的一个重要方向,目前生活中已经有很多基于NLP的技术应用了,比如苹果手机的siri, 可以从语音中提取关键信息,然后自动化的执行某些操作,再或者百度翻译,可以自动翻译不同类型的语言,这些应用的核心都涉及NLP相关技术。
编者按:12月18日,腾讯大数据峰会暨KDD China技术峰会在深圳举行,华为诺亚方舟实验室主任李航博士在会上做了题为《自然语言处理中的深度学习:过去、现在和未来》的演讲,AI科技评论根据现场演讲整
舆情监控系统在过去几年曾是一个比较热门的话题,一般多被应用在政务领域、企业领域等,用于让企业、部门等单位及时获取和了解到网络上舆情的出现和发展,以便及时采取相应的措施,从而控制舆情、引导舆情,化危为机。
AI 科技评论按:2019 年 7 月 1 日,清华大学人工智能研究院自然语言处理与社会人文计算研究中心成立仪式暨学术报告与开元成功发布会在清华大学 FIT 楼举行。这是继知识智能研究中心、听觉智能研究中心、基础理论研究中心、智能机器人研究中心、智能人机交互研究中心、智能信息获取研究中心、视觉智能研究中心之后成立的第八个研究中心。清华大学副校长、清华大学人工智能研究院管委会主任尤政院士,清华大学人工智能研究院院长张钹院士出席成立仪式并共同为中心揭牌。清华大学人工智能研究院院长助理朱军教授主持了成立仪式。
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在中文文本中,由于词与词之间没有明显的界限符,如英文中的空格,因此分词是中文自然语言处理的一个基础且重要的步骤。分词的准确性直接影响到后续的语言处理任务,如词性标注、句法分析等。在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符。分词过程就是找到这样分界符的过程。
2018年7月,爱尔兰都柏林城市大学教授、自然语言处理和机器翻译领域专家刘群博士,正式加入华为诺亚方舟实验室,任语音语义首席科学家,主导语音和自然语言处理领域的前沿研究和技术创新。
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。
NLPCC 将在 2018 年 8 月 26 日-30 日于内蒙古呼和浩特举行。 📷 CCF 自然语言处理与中文计算国际会议 (NLPCC) 是由中国计算机学会主办的中文信息技术专业委员会年度学术会议,是专注于自然语言处理及中文计算领域的国际会议。会议旨在为来自学术界、工业界和政界的学者和研究者提供一个交流平台,促进学者和研究者分享研究和应用成果及创新思维。 NLPCC 将在 2018 年 8 月 26 日-30 日于内蒙古呼和浩特举行,致力于推动相关领域学术界和工业界研究、创新与应用的发展
在中文文本挖掘预处理流程总结中,我们总结了中文文本挖掘的预处理流程,这里我们再对英文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
作者 | 陈彩娴 编辑丨岑峰1月6日,2021年ACL Fellow名单正式公布! 今年,一共有8位知名的自然语言处理学者入选,其中,华人学者有2位,占了1/4,分别是中国科学院自动化所的宗成庆教授与华为诺亚方舟实验室刘群博士。 根据官网消息,今年两位华人学者的入选理由分别是: 刘群:对机器翻译与中文自然语言处理作出了卓越贡献; 宗成庆:对机器翻译与情感分析的研究作出重大贡献,并不断促进中国自然语言处理的发展。 ACL Fellow计划始于2011年,旨在表彰对自然语言处理领域的科技研究与社区服务作出了杰出
SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典。
论起当今AI领域最热的话题,大模型绝对榜上有名,如同拥有了更多神经元的大脑,AI大模型使得AI更加聪明的同时,也助力着更多创意想法实现落地应用。 由于需要相当大的投入,AI大模型似乎专属于巨头玩家,在普通人眼里,TA只是个遥远的专业名词。 但这个大模型,为“普通玩家”创造了全新体验️️️️⬇️⬇️⬇️ 百度ERNIE 3.0 从2019年起,百度就一直用海量的通识知识在培养ERNIE。今年,百度ERNIE升级到3.0,成为了知识增强的百亿参数大模型,一口气刷新54个中文NLP任务基准,还登顶了国际权威的复杂
在自然语言处理(NLP)领域,预训练模型刷榜已经成为行业惯例。目前,面向英文任务的评测基准有 GLUE、SuperGLUE,面向中文任务的有 ChineseGLUE(简称 CLUE)。
SnowNLP是一个Python库,用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法,具有简单易用的接口和丰富的功能。
刘挺教授是国内自然语言处理(NLP)领域的领军人物,任哈尔滨工业大学人工智能研究院副院长、计算机学院社会计算与信息检索研究中心主任。刘挺是国家「万人计划」科技创新领军人才,教育部人工智能科技创新专家组成员,主要研究方向为人工智能、自然语言处理和社会计算。其所带领的哈工大社会计算与信息检索研究中心(HIT-SCIR)是目前国内顶尖的 NLP 研究机构之一。
本文简绍了SnowNLP的使用方法,这是一个处理中文文本内容的python类库,其主要功能包括分词、词性标注、情感分析、汉字转拼音、繁体转简体、关键词提取以及文本摘要等等。
近年来,深度学习方法极大的推动了自然语言处理领域的发展。几乎在所有的 NLP 任务上我们都能看到深度学习技术的应用,并且在很多的任务上,深度学习方法的表现大大超过了传统方法。可以说,深度学习方法给 NLP 带来了一场重要的变革。
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在人工智能出现之前,机器智能处理结构化的数据(例如 Excel 里的数据)。但是网络中大部分的数据都是非结构化的,例如:文章、图片、音频、视频…
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
《自然语言处理实战入门》 ---- 第4课 :中文分词原理及相关组件简介 之 语言学与分词技术简介
有句话叫:中文博大精深。 做自然语言处理(NLP)工作的同学对这几个字可能更加深有体会。自然语言,从字面意思上很好理解,就是我们平时在生活中常用的表达方式,常说的“讲人话”就是这个意思,举个例子: 一个人驼背,用自然语言会说:我背有点驼,而用非自然语言(文绉绉)则变成了:我的背部呈弯曲状。 这些话我们人很好懂,但是计算机不懂,它只懂二进制的 0 和 1。再加上中文语言错综复杂,没有什么规律可循,且同样的文字在不同语境下会有不同含义,要想让电脑正确理解就更困难了,比如: “冬天能穿多少穿多少,夏天能穿多少穿
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
作者:伏草惟存 来源:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html 1 Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口,还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger),N元搜索(n-gram search),情感分析(senti
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本文谈一谈分词的那些事儿,从定义、难点到基本方法总结,文章最后推荐一些不错的实战利器。
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)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。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言,以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。
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