给你一个近义词表 synonyms 和一个句子 text ， synonyms 表中是一些近义词对 ，你可以将句子 text 中每个单词用它的近义词来替换。
机器之心整理 参与：蒋思源 近日，Hai Liang Wang 和胡小夕在 GitHub 开放了一个中文近义词工具包 Synonyms，它可用于如文本对齐、推荐算法、相似度计算、语义偏移、关键字提取、概念提取、自动摘要、搜索引擎等很多 NLP 任务。该工具包目前能搜索近义词和比较语句相似度等任务，且词汇量达到了 125,792。机器之心也尝试使用 Synonyms 搜索一段中文的近义词，并有非常不错的反馈。 项目地址：https://github.com/huyingxi/Synonyms 该中文近义词工具
1.褒义词及其近义词；2.否定词典；3.情感词汇本体；4.清华大学中文褒贬词典；5.台湾大学NTUSD情感词典；6.知网情感词典；7.汉语情感极值表；8.情感词典及其分类。
伪原创东西就是一种基于搜索引擎优化理论的网络文章修改软件的统称，主要功用就是协助咱们将互联网上的文章复制后进行“原创”的操作。伪原创文章能够变得看起来像原创文章相同，这样能够让搜索引擎认为是“原创”，然后提高网站的录入率和录入量。
当涉及到自然语言处理（NLP）数据增强时，各种技术和方法可用于生成更多的训练样本以改善模型性能。以下是对每种方法的详细解释，以及附带的Python代码示例：
这里采用一个故事来介绍什么是迭代法，这个故事是讲述一个国王要重赏一个做出巨大贡献的臣子，让臣子提出他想得到的赏赐，这个聪明的臣子说出了他想得到的赏赐--在棋盘上放满麦子，但要求是每个格子的麦子数量都是前一个格子的两倍。国王本以为这个赏赐可以轻而易举的满足，但真正开始放麦子后，发现即便是拿出全国的粮食也无法满足的臣子的这个赏赐。
SEO: Search Engine Optimization，直译为搜索引擎优化，其实这句话真正的意思是根据搜索引擎的工作原理对我们的项目进行优化。
对于开发者来讲，证明其编程能力最好的方式是展示他们的项目和代码。AI 研习社本周从 YouTube、知乎以及 Github 官网上搜罗了数个与 AI 相关的开源项目，为 AI 开发者的设计提供参考。这些项目涉及自动化前端开发、中文近义词处理以及近期火热的比特币等领域，详细信息和具体的代码实现请阅读下文。 如果你对自己的 AI 项目有足够的自信，同时也希望更多的开发者参与到你的项目中，欢迎将项目的 Github 链接发给我们，说不定下一期就是推荐你的项目。 用深度学习预测虚拟货币价格 —— ethereu
接上一篇继续介绍。 1、查询精确匹配 假设有 { "tags" : ["search"] } { "tags" : ["search", "open_source"] } 两个文档，{ "term" : { "tags" : "search" } }都能匹配，但想只搜索包含一个的值，怎么办？ 插入数据时多加一个长度字段： { "tags" : ["search"], "tag_count" : 1 } { "tags" : ["search", "open_source"], "tag_coun
图像中可以通过旋转、翻转变换、rgb转灰度、加入白噪声等方式增强数据，其语义不会发生改变，但是NLP中却往往发生语义改变，针对NLP的一些数据增强方法进行了探索。
L2 Chatbot 人类直接完成绝⼤部份⼯作。人类向AI询问意见，了解信息AI提供信息和建议但不直接处理工作。
问题：对于每个句子，短句相比于长句，吸收同样的n个词噪音，更可能导致类别标签发生变化。
打开谷歌， 输入关键词， 谷歌往往可以很精准的返回你所需要的内容， 这个是怎么实现的呢？简单的思考一下就能得出一个结论：一定是关键词能极为快速和准确的命中具体的内容及地址， 但是搜索引擎的收录页面数量往往是千亿万亿级别的，从这个量级里面检索到你要的数据可以说是大海捞针一点也不夸张。那么搜索引擎是如何让你在数据的汪洋大海里捞到你想要的那根针的那？这就要说到所有的搜索引擎都离不开一个概念： 索引。
当 AI 在某一个单点任务上的表现接近或者超越人类的时候，就会给行业带来巨大的商机。在视觉分类、检索、匹配、目标检测等各项任务上，随着相关算法越来越准确，业界也开始在大量商业场景中尝试这些技术
代码地址：https://github.com/taishan1994/chinese_chengyujielong
NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等
TL; DR: 做了个在两个群中间互相转发消息的机器人（GitHub 地址：https://github.com/grapeot/WechatForwardBot)，对聊天机器人的一些思考，可以把文本
这里记录 Python相关的值得分享的内容，每周五发布。由于微信不允许外部链接，点击阅读原文可访问文中的链接。
今天是软件专场的倒数第86场，跟大家分享的是电脑离线词典工具软件--Glodendict。说到学外语，让我印象比较深刻的是电视剧《人民的名义》中的陈清泉,我当时笑喷了，这小伙太逗了，哈哈。
这是一个基于哈工大同义词词林扩展版的单词相似度计算方法的python实现，参考论文如下：
相信做中文NLP的同学和朋友们，对哈工大和科大讯飞的发布的一系列中文预训练模型并不陌生，github项目地址为https://github.com/ymcui/。它们根据各个预训练原论文的基础上，基于中文语料，发布了诸如BERT、RoBERTa、ELECTRA、XLNet等模型，极大推动了中文NLP的发展。
中文主要有：NLTK，FoolNLTK，HanLP（java版本），pyhanlp（python版本），Ansj，THULAC，结巴分词，FNLP，哈工大LTP，中科院ICTCLAS分词，GATE，SnowNLP，东北大学NiuTrans，NLPIR，；
在自然语言处理学科发展的早期，人们将一些词语的关系串成一个网络，这个网络也叫作同义词词典，类似下图，从一个单词出发可以得到与它相关的近义词，反义词等，通过这个网络，可以让计算机了解单词之间的相关性（要找到一个词的近义词，就可能用某种图搜索方法去寻找）
大家都知道，做网站内容优化，文章更新是很重要的一步。但是网站的文章该怎么写呢？现在给大家说几点关于文章优化的技巧。
· 训练算法：分层softmax（对罕见字有利）vs 负采样（对常见词和低纬向量有利）
Word2vec,Word2vec，是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系，该向量为神经网络之隐藏层。
【新智元导读】昨天，新智元介绍了谷歌的全新搜索工具“Talk to Books”，基于自然语言文本理解，用户能够凭语义而非关键词来实现搜索功能。谷歌搜索的“AI化”令人眼前一亮，谷歌是否即将从当今的搜
上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。 特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。就像是描述一个人一样，给别人描述说这个人长得浓眉大眼，方脸，络腮胡，
PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。 特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。就像是描述一个人一样，给别人描述说这个人长得浓眉大眼，方脸，络腮胡，而且带个黑框的眼镜，这样寥寥的几个
由于表情是和搜索词息息相关的，且这种相关性通过机器很难判断出来，所以针对表情图的评测，业界一般采用的方法是人工评测。
单域名介绍：PHP镜像克隆程序是一个以php进行开发的镜像网站源码。 程序的安装： 1、上传目录中的文件到服务器(请确保支持伪静态) 2、后台管理 http://您的域名/admin/ 3、默认帐号：admin 密码：admin
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Phil Karlton：计算机科学领域有两个难题：一个是缓存失效，另一个就是命名。
Star：10688 https://github.com/unbug/codelf
好了好了，有了这个神奇的网站，今天我们来解决第一大问题，让我们和基于汉语拼音的变量名系统说再见吧。
太阳能电池（solar cell）亦称太阳能芯片，近义词光电池（photovoltaic cell）或称光伏电池、光生伏打电池[1]），是一种将太阳光通过光生伏打效应转成电能的装置。太阳能电池按定义并非电池，因其并不储能，这是翻译名词，原意为太阳能单元，属于一种光电器件。
本文介绍了LSF-SCNN模型在短文本分类和答案选择问题上的应用。首先，作者介绍了模型的基本原理和结构，然后详细阐述了模型在两个数据集上的实验结果。实验结果表明，模型在两个数据集上均获得了较高的准确率，在答案选择问题上表现尤为突出。
从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难，但对计算机相对简单的问题。比如，统计一本书中不同单词出现的次数，存储一个图书馆中所有的藏书，或是计算非常复杂的数学公式，都可以轻松通过计算机解决。然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，目前却很难通过计算机解决。这些问题包括自然语言理解、图像识别、语音识别，等等。而它们就是人工智能需要解决的问题。
数组和链表分别代表了连续空间和不连续空间的最基础的存储方式，它们是线性表（Linear List）的典型代表。其他所有的数据结构，比如栈、队列、二叉树、B+ 树等，都不外乎是这两者的结合和变化。以栈为例，它本质就是一个限制了读写位置的数组，特点是只允许后进先出。
文本挖掘模型结构示意图 1. 分词 分词实例： 提高人民生活水平：提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平 分词基本方法： 最大匹配法、最大概率法分词、最短路径分词方法
AI 科技评论按：如今 Facebook 有超过一半的用户使用英语以外的语言，使用了超过 100 种语言。这也给 Facebook 提出了一个巨大的挑战，针对 Facebook 这种服务规模下，使用机器学习和自然语言处理方法（NLP），为每个人提供紧密贴合他们常用语言的良好用户体验。为了更好地服务于 Facebook 社区，无论是通过提供多语言的类似 Recommendations 和 M Suggestion 这样的服务，还是训练系统来检测和删除违规内容的，都需要一种更好的方法来将自然语言处理方法（NLP）拓展到更多语言上去。
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo（net） jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
今天和搜索部门一起做了一下MQ的迁移，顺便交流一下业务和技术。发现现在90后小伙都挺不错。我是指能力和探究心。我家男孩，不招女婿。 在前面的文章中也提到，我们有媒资库（乐视视频音频本身内容）和全
今天我们继续来聊FM，不过不是单纯聊FM的原理了，而是聊聊更深层次的方法论，以及FM家族的一些改进策略。
明敏 Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI生成文本，又遇新对手！ 凭借识别AI生成文本中的“水印”，一种新算法能够准确判断文本到底是谁写的。 无需访问模型参数、API，结果置信度高达99.999999999994%。 方法一经发布就引来大量网友围观。这回拿ChatGPT“作弊”，怕不是要更难了？ 要知道，最近一段时间，ChatGPT先是成为美国高中生的写作业利器，后面帮专业媒体写稿子，引发巨大恐慌。如Nature、纽约教育部等，都针对ChatGPT发布禁令。 马里兰大学学者们提出
AI 行业应用是一片新的大陆，深度学习作为新大陆的基石，经历了一轮又一轮突破。过去十年，在计算机视觉、语音识别、棋类 AI 等计算和感知智能技术上，深度学习率先取得成功。而最近深度学习在认知智能/自然语言处理上的进展，特别是 Transformer 衍生模型加上两阶段预训练语言模型范式的成功，正在将自然语言处理变成人工智能下一个最有可能的突破口。
！以上技巧在实际应用中可以同时存在在检索框里，所以你完全可以搭配使用达到最好的效果 ！搜索引擎自带的高级搜索也可以用，如果这些技巧无法满足你的需求的话 ！以上技巧有些只满足Google搜索、有些只满足Baidu搜索，但是大多数都是双方都能用的
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