正值ACL录用结果发布,国内的老师和同学们又是一次大丰收,在这里再次恭喜所有论文被录用的老师和同学们!我人品爆发,也收获了自己硕士阶段的第二篇ACL论文.本来只是想单纯分享下自己中论文的喜悦,但没成想收到这么多老师和同学的祝贺与鼓励,实在是受宠若惊,在这里也再次感谢各位老师和同学,期待与大家在ACL进行面对面的交流. 我的微博发布后,龙星镖局大神发来邀请,希望我能写一篇小文讲一讲自己的研究.但作为一个小硕士生诚然没什么拿的出手的成果,思来想去,就讲一讲这几年来做NLP研究的经历与感受好了,希望能…

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进行自然语言处理,要是不知道这8个工具就真的Out了. NLTK NLTK是使用Python处理语言数据的领先平台.它为像WordNet这样的词汇资源提供了简便易用的界面.它还具有为文本分类(classification).文本标记(tokenization).词干提取(stemming).词性标记(t…

 国内外自然语言处理(NLP)研究组 *博客地址 http://blog.csdn.net/wangxinginnlp/article/details/44890553 *排名不分先后.收集不全,欢迎留言完善. 中国大陆地区: 微软亚洲研究院自然语言计算组 Natural Language Computing (NLC) Group https://www.microsoft.com/en-us/research/group/natural-language-computing/ 清华大学自然语…

自然语言处理是一门用于理解人类语言.情感和思想的技术,被称为是人工智能皇冠上的明珠. 随着深度学习发展,自然语言处理技术近年来发展迅速,在技术上表现为BERT.GPT等表现极佳的模型:在应用中表现为chatbot.知识图谱.舆情监控等基于NLP技术的产品在市场上的大规模出现. 基于此,各类公司开始出现NLP算法工程师的需求,待遇在软件工程师岗位中处于相当上游的水平. 基于此,不少同学和工程师有学习NLP的愿望,本文对首先NLP做一个简单的介绍:然后,作为一个过来人,为初学NLP的同学提供一些必要…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

首先复习一下Java多线程实现机制,Java实现多线程方法有如下这么几种: 1.继承了(extends)Thread类 2.实现了(implements)Runnable接口 也就是说  有如下两种情况 情况1: 继承Thread类.重写其方法run() .    然后new之.调用Start()方法 public class TestThread { private int i; public static void main(String[] args) { // TODO 自动生成的方法存…

http://www.hankcs.com/nlp/hmm-and-segmentation-tagging-named-entity-recognition.html HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步.昨天购物.今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气.在这个例子里,显状态是活…

之前研究的CRF算法,在中文分词,词性标注,语义分析中应用非常广泛.但是分词技术只是NLP的一个基础部分,在人机对话,机器翻译中,深度学习将大显身手.这篇文章,将展示深度学习的强大之处,区别于之前用符号来表示语义,深度学习用向量表达语义.这篇文章的最大价值在于,为初学者指明了研究方向.下面为转载的原文:   在深度学习出现之前,文字所包含的意思是通过人为设计的符号和结构传达给计算机的.本文讨论了深度学习如何用向量来表示语义,如何更灵活地表示向量,如何用向量编码的语义去完成翻译,以及有待改进的地方…

本篇随笔为转载,原贴地址,知乎:GAN for NLP(论文笔记及解读).…