相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，它美丽却又难以摘取，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。
前段时间有朋友询问说NLP领域如何学习，然而一直忙于毕业论文中实在没有时间，两年半真的实在太难受了。昨天刚交了盲审，祈祷顺利毕业呀。
01 — 回顾 昨天说到自然语言处理中如何将词语转化为词向量，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|自然语言处理之词To词向量 下面，总结自然语言处理中的语言模型，那么何为语言模型？语言模型是用来判断某句话是不是按照某种语言的习惯正确表达出来的，比如，我已经吃过饭，是一句符合汉语习惯的话，那么，吃过饭我已经，就不是一句符合习惯的表达，那么如何让机器判断出， 我已经吃过饭， 吃过饭我已经，
1 什么是任务型机器人 任务型机器人指特定条件下提供信息或服务的机器人。通常情况下是为了满足带有明确目的的用户，例如查流量，查话费，订餐，订票，咨询等任务型场景。由于用户的需求较为复杂，通常情况下需分多轮互动，用户也可能在对话过程中不断修改与完善自己的需求，任务型机器人需要通过询问、澄清和确认来帮助用户明确目的。 2 任务型机器人的组成 任务型机器人核心模块主要包括三部分： 1. 自然语言理解模块—— Language Understanding 2. 对话管理模块——
导读：在人类社会中，语言扮演着重要的角色，语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维无从谈起，沟通交流更是无源之水。
01 — 回顾 昨天说到自然语言处理中如何将词语转化为词向量，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，总结自然语言处理中的语言模型，那么何为语言模型？语言模型是用来判断某句话是不是按照某种语言的习惯正确表达出来的，比如，我已经吃过饭，是一句符合汉语习惯的话，那么，吃过饭我已经，就不是一句符合习惯的表达，那么如何让机器判断出， 我已经吃过饭， 吃过饭我已经， 哪个是更可能表达准确的句子呢？ 下面
自然语言处理（NLP）包含一系列技术，用以实现诸多不同的目标。下表中列出了解决某些特定问题对应的技术。
自然语言处理是人工智能领域研究的核心内容之一，近年来取得了快速进展和广泛应用，在学术界和企业界备受瞩目。
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 21 日，在机器之心举办的 ChatGPT 及大模型技术大会上，哈尔滨工业大学计算学部长聘教授、博士生导师车万翔发表主题演讲《ChatGPT 浅析》，在演讲中，他回答了 ChatGPT 究竟解决了什么科学问题，是如何解决该问题的，以及未来还有哪些亟待解决的问题。 另外我们也了解到，车万翔教授大模型相关的科研成果也正在进行产业转化，机器之心后续将为大家带来报道。 以下为车万翔在机器之心 AI 科技年会上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 大家好，我是
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，阿里巴巴副总裁、达摩院语言技术实验室负责人司罗发表了主题演讲《大规模语言智能为商业搭建桥梁》。在演讲中，他主要介绍了阿里巴巴如何搭建自己的自然语言技术体系，以及阿里巴巴深度语言模型体系 AliceMind 及相应的技术和应用场景。 以下为司罗在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 我是来自阿里巴巴的司罗。在 2014 年加入阿里之前，我在普渡大学担任老师，所以非常有幸在十几年时间
作者 | 秦禹嘉 编辑 | 贾伟 ICLR 2020会议将于 4 月 26 日在非洲埃塞俄比亚（亚斯亚贝巴）举行。本届会议共有 2594篇投稿，其中 687篇论文被接收（48篇oral论文，107篇
NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，它是计算机科学领域中专注于研究如何使计算机理解、生成和处理人类语言的学科。NLP涉及的技术包括但不限于分词、词性标注、句法分析、语义分析、机器翻译、情感分析、信息抽取、文本生成等。通过NLP，计算机可以处理和分析大量的文本数据，帮助人们更好地理解和应用语言信息。
谷歌在2016年发布了全新的神经机器翻译系统（GNMT），并表示由于神经网络算法的介入，该系统相比传统机器翻译降低了80%的错误率，已接近人工翻译的水平。 但对于谷歌的这项发布，以及神经网络（或者深度学习）算法是否真的适合自然语言处理，业内存在着不同的看法。 日前美国AI公司exClone创始人，超导材料公司Epoch Wires主席Riza C. Berkan在博客中发布了一篇文章，围绕这一问题表达了自己的看法。他认为谷歌GNMT系统仅仅是一个噱头，而且由于自然语言本身并的特性，根本不适合用现有的神经
如果把AI技术分为「前端的交互技术」和「后端的人工智能技术」。前端的交互技术包括语音识别、图像识别和自然语言处理；后端的人工智能技术就是人工智能的核心算法，包括深度学习算法、记忆预测模型算法等。
自然语言处理(NLP)的重点是使计算机能够理解和处理人类语言。计算机擅长处理结构化数据，如电子表格；然而，我们写或说的很多信息都是非结构化的。
导读：随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟，实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术，是众多上层任务的首要基础工作，同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词，并结合Python语言简约的特性，实现一行代码完成中文分词。
在 2013 年分布式词向量表示（Distributed Representation）出现之前，one-hot 是最常用的字词数值表示形式。在这样的词袋模型下，语言被表示为极其稀疏的向量形式，词之间的相互关系完全独立，语言深刻的内在含义被简化成 0-1 关系。
导读：随着人工智能技术的发展，智能对话的应用场景越来越多，目前已经成为了研究的热点。天猫精灵，小度小度，腾讯叮当，这些智能助手都是智能对话在业界的应用。智能助手的对话方式可分为三种：任务式对话 ( 用户输入指令，智能助手执行指令任务 )，问答式对话 ( 用户输入问题，智能助手回复答案 )，闲聊式对话。那么智能助手如何理解用户的指令，最终完成指令任务呢？任务型语音对话的处理流程主要包括：语音识别，自然语言理解，对话管理、对话生成，语音合成 ( 图1 )。要理解用户的指令，就需要对用户输入进行自然语言理解，也就是对转换为文本的用户输入进行分析，得到用户的意图和关键信息。在图1中，这一部分由绿色虚线圈出，主要包括领域 ( domain )、意图 ( intent ) 和槽 ( slot ) 的预测。本文主要介绍这一部分，即领域识别、意图识别和槽抽取的主流方法和研究进展。
采访实录：https://docs.google.com/document/d/18NoNdArdzDLJFQGBMVMsQ-iLOowP1XXDaSVRmYN0IyM/edit
2018年7月1日上午自然语言处理专场中腾讯知文算法负责人钟黎就NLP、NLU、dialogue等面临的问题，做了其“从0到1打造下一代智能问答引擎”的报告。
新智元报道 编辑：刘小芹 弗朗西斯 【新智元导读】2018年1月3日，微软亚洲研究院的r-net率先第一个在SQuAD machine reading comprehension challenge 上达到82.650，这意味着在ExactMatch (精准匹配)指标上首次超越人类在2016年创下的82.304。之后两天，阿里巴巴iDST也取得佳绩，刷新F1分数至88.607, 中国AI崛起，中国的自然语言理解研究已经走在世界前列。 2018年1月3日，微软亚洲研究院的r-net率先在SQuAD
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。
近年来，大语言模型（LLM）在不同领域被广泛采用，尤其是自然语言处理（NLP）和计算机视觉。这种趋势也蔓延到了推荐系统（RS）领域。然而，大多数工作都将LLM当成传统RS的一个模块（譬如特征提取器），这可能无法充分利用LLM的生成能力。与其将推荐过程分成多个阶段（例如计分和重排），不如用LLM将这个过程简化为单个阶段：直接从物品池中生成推荐。
机器之心整理 参与：路雪、蒋思源 计算语言学（computational linguistics）是一门跨学科的研究领域，它试图找出自然语言的规律，建立运算模型，最终让电脑能够像人类般分析、理解和处理自然语言。 过去，计算语言学的研究一般由专门负责利用电脑处理自然语言的计算机科学家进行。由于近年的研究显示人类语言的复杂性超乎想象，现在的计算语言学研究多由来自不同学科的专家共同进行。一般来说，研究队伍的成员有计算机科学家、语言学家、语言专家（熟悉有关研究项目所要处理的语言的人），以至研究人工智能、认知心理学、
来源 | 博文视点 头图 | 下载于视觉中国 近年来，在深度学习和大数据的支撑下，自然语言处理技术迅猛发展。而预训练语言模型把自然语言处理带入了一个新的阶段，也得到了工业界的广泛关注。 通过大数据预训练加小数据微调，自然语言处理任务的解决，无须再依赖大量的人工调参。借助预训练语言模型，自然语言处理模型进入了可以大规模复制的工业化时代。 那到底什么是预训练？为什么需要预训练呢？ 预训练 预训练属于迁移学习的范畴。 现有的神经网络在进行训练时，一般基于后向传播（Back Propagation，BP）算法，
现有的神经网络在进行训练时，一般基于后向传播（Back Propagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等优化算法不断优化模型参数。
未来几年小风口可能不断，但大风口只有一个，即人工智能。在互金行业，早已掀起“AI热”，不管有没有数据，有没有场景，几乎所有公司都在宣传自己是应用人工智能的金融科技公司。这里面有虚有实。不过不容否认的是，网络借贷会产生大量数据，也需要大量数据的分析来强化运营，因此网络借贷确实是人工智能非常理想的应用场景，也是目前最成熟的应用领域。 当然，应该看到，发展到现在，金融领域的AI应用还是主要集中在借贷风控环节，在其他方面是否可以有所作为？整个网络借贷要实现全部AI化，还有多少坎需要迈过？ 数据不足、经济周期的复
【白硕】博士，研究员，中国中文信息学会常务理事，信息检索与内容安全专业委员会主任委员，中国科学院计算所、信工所和中国科学院大学兼职博士生导师，上海证券通信有限责任公司董事长。曾长期从事自然语言处理、信息检索相关领域研究工作。目前主持轻便高效证券交易系统和证券行业云服务等证券领域信息技术应用研究。 3月22号，他给大家带来了《自然语言处理与人工智能》的分享。事实上，近年来谷歌和百度等公司，在机器翻译技术上取得长足进步，主要是由于统计方法、算法和大数据的改进。网络实时数据、海量的语言数据库让谷歌认为算法和
推荐系统为工业界带来了巨大的收益。大多数推荐系统都是以静态的方式工作，即从用户历史的交互中来推测用户的兴趣爱好从而做出推荐。然而，这样的方式有缺陷，具体来说，两个较重要的问题无法被解答：1）用户目前具体喜欢什么？2）用户为什么喜欢一个商品？
习惯了搜索引擎的我们，在手机上找本地文件的时候往往却束手无策：如今每个人的智能手机上，存上千张照片已是常态，有时候想找某张具体的照片就像大海捞针。
从 2000 年开始学习和使用 Mathematica，《Mathematica 演示项目笔记》作者，发表Wolfram Demonstrations Projects 50 余篇。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近年来，在深度学习和大数据的支撑下，自然语言处理技术迅猛发展。 而预训练语言模型把自然语言处理带入了一个新的阶段，也得到了工业界的广泛关注。 通过大数据预训练加小数据微调，自然语言处理任务的解决，无须再依赖大量的人工调参。 借助预训练语言模型，自然语言处理模型进入了可以大规模复制的工业化时代。 那到底什么是预训练？为什么需要预训练呢？ 以下内容节选自《预训练语言模型》一书！ ---- --正文-- 01 预训练 预训练属于迁移学习的范畴。 现有的
选自gradient 作者：Walid S. Saba 机器之心编译 编辑：陈萍 自然语言理解（NLU）是人工智能的核心课题之一，也被广泛认为是最困难和最具标志性的任务。近年来，机器学习虽然被广泛使用，但是却不能很好的解决自然语言理解问题，其中可能涉及很多原因，ONTOLOGIK.AI 的创始人和首席NLU科学家Walid Saba给出了自己的观点。 20 世纪 90 年代早期，一场统计学革命取代了人工智能，并在 2000 年达到顶峰，而神经网络凭借深度学习成功回归。这一经验主义转变吞噬了人工智能的所有子
随着ChatGPT火爆全球，各行各业都开始讨论AI，如果你在路上随便找个大爷问下，可能他都听说过AI，如果往后几年再来看，2023应该称得上是“AI元年”。但是要你今年过年去跟七大姑八大姨解释一下什么是AI（Artificial Intelligence）？可能还真不是那么好解释，说AI是人工智能？那这不就是简单的英译中？
一个程序设计人员应具备算法、数据结构、程序设计方法以及语言工具四个方面的知识，其中算法是灵魂，数据结构是加工对象，语言是工具，编程需要采用合适的方法。
概要：AI以一种更实际的形态作为数字化商业的关键组成要素获得了新生。 来源：智能机器人资讯分享 分析 你需要知道的 AI以一种更实际的形态作为数字化商业的关键组成要素获得了新生。AI的复兴是由多个关键部分的正向市场发展所驱动的，这些部分是： 对于爆炸性非结构性数据的捕捉，预处理和存贮，用于“训练机器”； 用于机器学习的高互补性的处理单元和并行处理架构； 通过平台/API接口获得的更广泛的算法来处理更大量的商业应用； 不断增加的数据科学实践者和大众对于数据科学/机器学习的兴趣。 由于以下几种原
20 世纪50 年代中期到80 年代初期的感知器，20世纪80 年代初期至21世纪初期的专家系统，以及最近十年的深度学习技术，分别是三次热潮的代表性产物
作者| AyLien 翻译| 康欣 校对| 刘熹娜 编辑| Ivy 序言 自动文档分类是一个很好的例子，说明如何善用机器学习和自然语言处理，让机器更好地处理人类语言。自动分类目的，是给一个文档或一段文字指派一个或多个类别，以方便对文档进行归类和管理。特别是对于出版社、新闻网站、博客或其他需要处理大量文字内容的人和机构来说，人工对文档，并进行分组和分类是极其耗费人力和时间的工作。 大体上讲，有两类机器学习方式：监督学习和非监督学习。监督学习方法是在“以往的观察”之上建立模型，这种“以往的观
还在自己吭哧吭哧打算法平台Leetcode的周赛？为什么不试试神奇的ChatGPT类AI呢！
前篇 一文了解自然语言处理的每个范畴用到的核心技术，难点和热点(1)， 这部分涉及的NLP范畴包括： 中文分词 词性标注 句法分析 文本分类背景 下面介绍，文本分类常用的模型，信息检索，信息抽取。 8文本分类模型 近年来，文本分类模型研究层出不穷，特别是随着深度学习的发展，深度神经网络模型也在文本分类任务上取得了巨大进展。文本分类模型划分为以下三类： 基于规则的分类模型 基于规则的分类模型旨在建立一个规则集合来对数据类别进行判断。这些规则可以从训练样本里自动产生，也可以人工定义。给定一个测试样例，我们可以
机器学习是当前科技行业的一大流行词，原因很充分：它代表着计算机学习方式的一大跃进。福布斯近日盘点了机器学习技术的十大使用案例。 从根本上说，机器学习算法是指机器先获得一组“教学”数据，然后被要求利
自从 ChatGPT 发布以后，大模型的人工智能工具如雨后春笋不断涌现。 很多人想体验这些 AI ，就需要注册多个平台账号，多个 AI 之间切换非常不方便。 Poe 是国外知名问答社区 Quora 推出的 AI 平台，该平台集成了多个基于大型语言模型的聊天机器人。 这里强烈推荐大家使用一站式 AI 聚合工具 poe： https://poe.com/。
个人心得：从Comate整体表现来说，我是要给五星好评的，我最喜欢的就是自动提示后续代码的生成，为什么这么说，在我们写代码的时候往往要考虑后续的代码编写，Comate能给我们提示，直接采用之后只需要稍微改动就可以，真正的达到了提质增效的效果。
作者 | 兰红云 责编 | 何永灿 自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样，是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。 所以自然语言处理工程师会有各种各样的背景，大部分都是在工作中自学或者是跟着项目一起学习的，这其中也不乏很多有科班背景的专业人才，因为技术的发展实在是日新月异，所以时刻要保持着一种强烈的学习欲望，让自己跟上时代和技术发展的步伐。本文作者从个人学习经历出发，介绍相关经验。 一些研究者将自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）和自然语言理解
编辑文章 在上边我们知道其实当今的自然语言处理的主流趋势是统计自然语言处理,而统计自然语言处理的基本目的就是结合语料库中的一些数据对于某些未知的数据进行处理,从而根据这些数据分布得到一些推论,大家想一
在上边我们知道其实当今的自然语言处理的主流趋势是统计自然语言处理,而统计自然语言处理的基本目的就是结合语料库中的一些数据对于某些未知的数据进行处理,从而根据这些数据分布得到一些推论,大家想一想,我们在
来源 | 微软研究院AI头条 自然语言处理（NLP）作为人工智能研究的核心领域之一，长久以来都受到广泛关注。微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“懂语言者得天下，人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”现在很多研究人员都在进入自然语言领域，希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。 为了帮助大家更好地学习NLP，微软亚洲研究院自然语言计算组资深研究员韦福如为大家推荐了一些关于自然语言学习方面经典的书籍和课程，分为入门级和进阶级两大类。 好，同学们现在都准备好了吗？请系好安全带，我们这辆开往“NLP
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