提供预训练模型和工具，支持多语言和多任务。适用场景：研究型聊天机器人、多语言支持。...提供可视化开发工具和预训练模型。支持语音和文本输入，集成 Google Assistant。适用场景：快速构建聊天机器人和语音助手。...集成 Azure 认知服务（如 LUIS、QnA Maker）。适用场景：企业级聊天机器人开发。2.3Amazon Lex特点：AWS 提供的对话式 AI 服务，支持语音和文本聊天机器人。...3.自然语言处理（NLP）框架3.1Hugging Face Transformers特点：提供预训练模型（如 BERT、GPT）和工具，支持快速开发 NLP 应用。...3.2spaCy特点：高效的 NLP 库，支持分词、词性标注、命名实体识别等任务。提供预训练模型和多语言支持。适用场景：文本处理和信息提取。
实验结果表明，该模型在两项任务上都能取得较好的性能，在跨事件的表示学习中也有性能的提升。...在基于预训练的框架域适应阶段中，我们设计了基于框架枢轴和提示学习的任务，以学习可迁移的编码器、提示库和语言表达器。在下游场景泛化阶段，将可迁移的组件应用于新的问题和标签集合。...本文我们提出了一个可解释逐步推理框架，在每个中间步骤结合单跳支持句识别和单跳问题生成，并利用当前跳的推理内容进行下一步，直到推理出最终结果。...特别是，在科学文献中，大量术语的使用会给论证结构的分析带来额外的困难。在本文中，我们提出了一种新颖的结构感知论点编码器，用于文献话语分析。...备注：*共同一作 ---- 论文解读投稿，让你的文章被更多不同背景、不同方向的人看到，不被石沉大海，或许还能增加不少引用的呦~ 投稿加下面微信备注“投稿”即可。
后者在中文和英文的16个NLP任务中均胜过Google的BERT和卡耐基梅隆大学的XLNet（竞争性的预训练模型）。...它可以有效地解决从产生的问题掩盖语义单元的低多样性在ERNIE 1.0中，这对短语和高度依赖命名实体识别工具。...为了提高ERNIE在应用程序任务上的性能，还构建了针对不同应用程序的预训练任务。例如，团队添加了一个共指解析任务，以识别文本中引用同一实体的所有表达式。...在一个无监督的语料库中，团队屏蔽了文本中同一实体的某些表达式，用不同的表达式随机替换了它们，并训练了模型以预测替换后的文本是否与原始文本相同。 此外，扩充了训练数据并优化了模型结构。...在预训练数据集中，进一步使用对话数据来改进语义相似度计算。在对话数据中，对应于相同答复的话语通常在语义上相似。
为此今天给大家分享得这篇文章，针对新意图发现中语义话语表征、话语聚类这两大问题。给出了新得解决方案。实验结果表明：本文方法在无监督和半监督场景下都大大优于最先进的方法。...这意味着有需要从未标记的用户话语中通过反复整合发现的新意图来扩展意图识别模型，如下图所示： 为了减少从大量对话中人工识别未知意图的工作量，之前得方法，通常采用聚类算法对意图相似的话语进行分组，利用对话分组可以直接用作新意图标签或用作更快注释的启发式方法...在现有的研究中，对这两个问题的研究往往结合在一起。话语可以根据风格、主题、句子的长度等不同的方面来表示。学习语义话语表征是非常重要得，它有助于提高聚类结果。...本文方法 在本文解决方法中，我们为每个研究问题提出了一个简单而有效的解决方案。...「首先，针对如何学习语义话语表征问题，本文采用多任务预训练方法，提出了一种利用外部数据和内部数据进行表示学习的多任务预训练策略」。
以下内容是对四个主要应用领域高度强调的机器学习技术的总结： 在网络或空间数据可视化中，聚类和分类已被广泛用于干扰数据的降解和兴趣识别。...（图片来自TimeNotes） 在文本数据可视化中，实体提取、主题识别和情感分析等文本挖掘技术的可视化逐渐成为必要。...在这篇论文“Exploring Evolving Media Discourse Through Event Cueing（基于事件线索的媒体话语变化探索）”中，多个挖掘结果，如Wordle中的实体，随着时间发展的情感得分...，相互连接在一起，用以加强媒体话语分析。...）” 一文中，作者使用格鲁布斯检验（Grubbs’ test）来识别叶片通道中异常值，并将其作为涡轮发动机旋转失速的预征兆。
在实践中，深度学习减少了数据工程师大量的编码特征的时间，而且效果比人工提取特征好很多。在解析算法中应用神经网络是一个非常有前景的方向。...解析算法的绝大部分时间花费在了提取特征中。据统计百分之九十几的时间花费是特征提取。 此时便需要神经网络出场来给我们估计哪个是最优的状态转移了。...在成分分析中，业界使用递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN) 来解决这个问题。RNN 是一种通用的模型，用来对句子进行建模。...实体识别 在使用依存分析得到解析树后，我们就能从树中提取出任意我们想要的短语。 比如我们想要提取出「wants sth」的短语。就可以用如下的算法得到。...在实践中，深度学习减少了数据工程师大量的编码特征的时间，而且效果比人工提取特征好很多。在解析算法中应用神经网络是一个非常有前景的方向。 ? 本文为机器之心专栏，转载请联系本公众号获得授权。
实体识别 作者：蒙 康 编辑：黄俊嘉 命名实体识别 1 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下图...一般传统的串联抽取方法是在实体抽取的基础上进行实体之间关系的识别。在这种方法中，先期实体识别的结果会影响到关系抽取的结果，前后容易产生误差累积。...在论文《Joint Entity and Relation Extraction Based on A Hybrid Neural Network》中，作者提出了混合的神经网络模型来进行命名实体识别（NER...在论文《A neural joint model for entity and relation extraction from biomedical text》中，作者将联合学习的方法用于生物医学实体识别和关系抽取当中...总结 3 参数共享的方法越来越多的被用于基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习中，这种方法在多任务中有着广泛的应用且简单容易实现。
随后在2019年上半年，百度的开源深度学习平台PaddlePaddle发布了知识增强的预训练模型ERNIE，ERNIE通过海量数据建模词、实体及实体关系。...为此，我亲自跑了BERT和ERNIE两个模型，在下面的几个场景中得到了预测结果。 2.1 完形填空 完形填空任务与预训练时ERNIE引入的知识先验Mask LM任务十分相似。...从下图的比较中我们可以看到，ERNIE对实体词的建模更加清晰，对实体名词的预测比BERT更准确。...2.2 NER (命名实体识别) 在同样为token粒度的NER任务中，知识先验Mask LM也带来了显著的效果。...2.3 相似度 ERNIE在训练中引入的DLM能有效地提升模型对文本相似度的建模能力。因此，我们比较文本相似度任务LCQMC数据集上二者的表现。
目前提供了AI对话助手、AI建表、AI报表等功能。...可用于快速去除图像中各种水印、物品、人物、字体、等对象，并支持老照片修复、文本替换图像内容等。4. 数字人开源项目Fay介绍Fay是一个集成了语言模型和数字字符的开源数字人类框架。...更好的韵律: ChatTTS在韵律方面超越了大部分开源TTS模型。同时提供预训练模型，支持进一步的研究。6....开源对话语言模型MOSS介绍MOSS是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，moss-moon系列模型具有160亿参数，在FP16精度下可在单张A100/A800或两张3090显卡运行，在INT4...MOSS基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。7.
ERNIE 2.0 的由来 近年来，类似于 BERT，XLNet 的无监督预训练自然语言表达模型在各种自然语言理解任务中取得了重大突破，包括语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析等。...这也表明了基于大规模数据的无监督预训练技术能够在自然语言处理中发挥至关重要的作用。...然而除了共现之外，训练语料库中还包含语法、语义信息等更多有价值的信息。...例如：命名实体（名称、位置和组织），则可以包含概念信息、句子之间的顺序和距离关系等结构知识；而文档层面的语义相似性或句子之间的话语关系，则能够训练模型学习语义感知表示。...模型在 9 项常规中文 NLP 任务中的结果；模型结果均为五次实验结果的中位数，粗体字表示 SOTA 结果 实际上根据 GLUE 数据集的测试结果，无论是基本模型还是大型模型，我们能够观察到 ERNIE
该文章提出了一种跨领域的实体识别方法——标签感知双迁移学习框架（La-DTL），使得为某一领域设计的医疗命名实体识别(NER)系统能够以最小的标注量迁移应用到另一领域。...同时，该方法在非生物医学领域的实体识别任务上也取得了很好的效果。 ? 1 主要思想 电子健康记录(EHR)包含了关于患者和临床实践的详细信息，是最有价值和信息量最大的数据之一。...本文关注的是来自EHRs医疗内科的实体识别任务。在实践中，不同专业、不同医院之间的医学术语和表达方式多种多样，且数据隐私问题阻碍不同专业或医院共享数据，为这么多专业单独建立NER系统的成本很高。...这是医学实体识别在跨专业情景下迁移学习的第一项工作。在12个跨专业NER任务上的实验表明，La-DTL模型取得了很好的效果。...在未来的工作中，可以计划联合进行NER和实体链接，以更好地提取跨专业的媒体结构信息。
1.1 RONEC RONEC[1]是罗马尼亚语的命名实体语料库，在约5000个带注释的句子中包含超过26000个实体，属于16个不同的类。这些句子摘自无版权的报纸，内容涉及多种样式。...该语料库是罗马尼亚语言领域针对命名实体识别的第一个举措。它具有BIO和CoNLL-U Plus格式，可以在此处免费使用和扩展[2]。...1.4 预训练Transformers校准 随着在实际中越来越多地使用经过预训练的Transformer模型，尤其重要的是要了解其输出的“可信赖性”。...但是，为了在STT中实现这一里程碑，Alexander声称必须将许多部分放在一起，例如使模型广泛可用，最小化计算要求并提高预训练大型模型的可使用性。...通过在训练过程中的某些情况下更改权重值，模型可以动态地适应他们所输入的训练数据。
LUIS允许用户通过两种方式来定义新特征： i）短语列表特征（Phrase List Features） 需用户自己定义若干短语列表，这些被定义在同一列表中的短语，都会被当作同一个实体类型中的实体处理。...LUIS根据这些表达式从用户输入数据中抽取符合其模式的实体。 模型的训练 LUIS的模型训练过程极其简单，开发者只需点击一下 “Train” 按钮，后台就会基于输入数据进行自动训练。...知识库查询和结果返回 我们选择SQL Server作为图-2中的知识库。知识存储在table中。 用户的问题经过语言理解，被提取成了意图和若干实体。...以引用-5为例，可以将意图，和几种实体类型对应的实体值（例如Id，目标属性，目的地等）存储在Context中。...在这种情况下，可以考虑LUIS和rule-based的意图、实体识别相结合。可以通过添加一系列正则表达式来匹配意图，抽取实体。
平台ChatGPT和GPT-3都是基于自然语言处理和机器学习技术的人工智能模型，但它们之间有以下区别：模型结构：ChatGPT是一种基于对话生成的模型，它是GPT模型的一个变种，经过了在对话生成任务上的预训练和微调...而GPT-3是一种基于语言生成的模型，是在大规模文本语料库上进行预训练的，并可以应用于多个自然语言处理任务。训练数据集：ChatGPT的训练数据集主要包括对话语料库，用于训练对话生成模型。...而GPT-3可以应用于多个自然语言处理任务，包括语言生成、文本分类、命名实体识别、机器翻译等。
[系统架构图描述（文字版）]系统采用分层架构设计：接入层：通过API网关接收微信/短信/网页等多渠道请求处理层：NLP引擎进行意图识别与实体抽取知识图谱模块处理结构化数据查询工作流引擎驱动业务审批流程数据层...意图识别：采用BERT预训练模型微调，准确率94.7% 2. 实体抽取：识别"产品代码（如518880）""金额（≥100万）"等15类金融实体 3....语义处理：意图识别：确定属于"上市规则-财务标准"类别实体抽取：提取"科创板""财务指标"关键参数知识检索：text- 在"上市公司监管"知识库中检索 - 过滤近三年有效文件 - 优先返回证监会最新修订版...技术选型对比表组件传统方案低代码方案优势对比工作流引擎Activiti + Java开发腾讯云流程构建器开发效率提升80%，无需代码编写知识图谱Neo4j + Python爬虫文档数据库+向量索引支持非结构化数据检索，部署周期缩短60%NLP服务微软Luis...定制模型腾讯云语义理解API预训练模型微调，准确率提高15%六、系统效益分析6.1 运营成本对比指标传统系统本系统优化幅度年度开发成本￥280万￥35万-89%系统维护团队5人1人-80%知识更新耗时72
命名实体识别（NER, Named Entity Recognition），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。...sequence labeling（序列标注）将实体识别任务转化为序列中每个token的分类任务，例如softmax、crf等。...例如：问题：句子中描述的人物是？；句子：林丹在伦敦夺冠；答案：林丹；图片个人主观意见认为不实用，原因如下：对于不同的实体，需要去构建问题模板，而问题模板怎么构建呢？...融合知识隐式融合这部分主要指通过预训练模型中融入知识，一种是通过在目标域的数据上进行adaptive pretrain，例如是对话语料，那么使用对话语料进行适配pretrain（预训练）。...另一种是在预训练阶段引入实体、词语实体信息，这部分论文也比较同质化，例如nezha/ernie/bert-wwm，以ernie为例，将知识信息融入到训练任务中，ERNIE提出一种知识掩盖策略取代bert
这些数据集将进一步与预馈语音进行比较，从而进一步解读你在每个语音单位中所说的内容。这里的目的是找到音素（一个最小的语音单位）。然后，机器对一系列这样的音素进行观察，并统计了最可能说出的单词和句子。...NLP系统也有一个词典（词汇表）和一套编码到系统中的语法规则。现代NLP算法使用统计机器，学习将这些规则应用于自然语言，并推断所说话语背后最可能的含义。...NLP在现代语境中的应用： 在这个处于数字革命的电脑时代中，大部分任务需要由人类利用链接物联网的机器来完成。...api.ai、微软语音理解智能服务（LUIS）等一些热门的NLP和机器学习平台，可用于研发你的商业聊天机器人。 2.垃圾邮件过滤 来源：yhat 你们中的大多数人一定对垃圾邮件并不陌生。...命名实体提取（亦称命名实体识别）使挖掘数据变得更加容易。 5.自动汇总 自然语言处理可用于从大段文本中提取可读摘要。例如，我们可以自动总结出一份长篇学术文章的简短摘要。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
