深度学习,知识图谱,nlp学习经历                          获取信息来源:英文paper研读,吴恩达公开课,Hiton公开课,北大nlp教材,英文最新学术论文,中科院院士技术博客,知识图谱专家课程自学进修路线:基础理论---专业理论(公开课,讲义,教材,技术博客)---框架原理及使用:sparkMLlib,tensorflow---最新技术,专业理论提升(英文paper研读,算法改进)---NLP.LSTM(句子相似度,双向LSTM分词,语义分析理解,机器翻译)---聊…

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第二章 语义分析研究进展. 现状及趋势>P14 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴.一段文本通常由词.句子和段落来构成,根据理解对象的语言单位不同, 语义分析又可进一步分解为词汇级语义分析.句子级语义分析以及篇章级语义分析. 语义分析的目标就是通过建立有效的模型和系统, 实现在各个语言单位 (包括词汇.…

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------…

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | 微软研究院AI头条 编者按:在过去的一段时间,自然语言处理领域取得了许多重要的进展,Transformer.BERT.无监督机器翻译,这些词汇仿佛在一夜之间就进入了人们的视野.你知道它们具体都是什么意思吗?今天,我们就将为大家介绍三个NLP领域的热门词汇. 01Transformer Transformer在2017年由Google在题为<Attention Is All You Need…

NLP&深度学习:近期趋势概述 摘要:当NLP遇上深度学习,到底发生了什么样的变化呢? 在最近发表的论文中,Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统和应用程序的一些最新趋势.本文的重点介绍是对各种NLP任务(如视觉问答(QA)和机器翻译)最新技术(SOTA)结果的回顾和比较.在这篇全面的综述中,你可以详细了解NLP深度学习的过去,现在和未来.此外,你还将学习一些 在NLP中应用深度学习的最佳实践.其中主题包括: 1.分布式表示的兴起(例如,word2vec): 2.卷积,…

目录 一.例子:句子分类 二.模型架构 模型的输入 模型的输出 三.与卷积网络并行 四.嵌入表示的新时代 回顾一下词嵌入 ELMo: 语境的重要性 五.ULM-FiT:搞懂NLP中的迁移学习 六.Transformer:超越LSTM 七.OpenAI Transformer:为语言建模预训练一个Transformer解码器 八.在下游任务中使用迁移学习 九.BERT:从解码器到编码器 MLM语言模型 两个句子的任务 解决特定任务的模型 用于特征提取的BERT 十.把BERT牵出来遛一遛 本文翻译…

前言   在文章:NLP入门(四)命名实体识别(NER)中,笔者介绍了两个实现命名实体识别的工具--NLTK和Stanford NLP.在本文中,我们将会学习到如何使用深度学习工具来自己一步步地实现NER,只要你坚持看完,就一定会很有收获的.   OK,话不多说,让我们进入正题.   几乎所有的NLP都依赖一个强大的语料库,本项目实现NER的语料库如下(文件名为train.txt,一共42000行,这里只展示前15行,可以在文章最后的Github地址下载该语料库): played on Mond…

NLP是什么 而在计算机领域, NLP(Natural Language Processing),也就是人们常说的「自然语言处理」,就是研究如何让计算机读懂人类语言. 这包括,既要能让计算机理解自然语言文本的意义,也能以自然语言文本来表达给定的深层的意图.思想等. 所以,这项技术往往体现了人工智能的最高任务与境界,也就是说,只有当计算机具备了理解自然语言的能力时,机器才算实现了真正的智能. 然而,这一切远非人们想象的那么简单. 根本原因就在于自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在各种各样的歧义性…

在过去的几个月中,我一直在收集自然语言处理(NLP)以及如何将NLP和深度学习(Deep Learning)应用到聊天机器人(Chatbots)方面的最好的资料. 时不时地我会发现一个出色的资源,因此我很快就开始把这些资源编制成列表. 不久,我就发现自己开始与bot开发人员和bot社区的其他人共享这份清单以及一些非常有用的文章了. 在这个过程中,我的名单变成了一个指南,经过一些好友的敦促和鼓励,我决定和大家分享这个指南,或许是一个精简的版本 - 由于长度的原因. 这个指南主要基于Denny Br…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由LemonLu发表于云+社区专栏 赵建春 腾讯 技术运营通道主席 腾讯 社交网络运营部助理总经理 AIOps 白皮书核心编写专家 我今天要讲的主题,AIOps,是一个比较新的话题,其实从概念的提出到我们做,只有差不多一年的时间.一个新事物,有其发展的周期,在腾讯里面我们做了比较多的探索,但是肯定还是有不足的地方,就像咱们看到的 AI 的发展也还有很多不足的地方.今天带来一些案例跟大家分享,希望对大家有一些借鉴和参考的意义. 1 从…

机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史.这个领域也正在以前所未有的速度进化.在之前的一篇文章中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发.有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源.一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频.猛回头,发现标收藏夹又多了20个资源待我学习(推荐提升效率工具Tab Bundler). 找到超过25个有关ML的"小抄"后,我…

https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/88655589 这篇发表在 ACL 2018 上的论文来自于杜克大学 Lawrence Carin 教授的实验室.文章重新审视了 deep learning models(例如 CNN, LSTM)在各类 NLP 任务中的必要性. 通过大量的实验探究(17 个数据集),作者发现对于大多数的 NLP 问题,在 word embedding 矩阵上做简单的 pooling 操作就达到了比 CNN…

https://mp.weixin.qq.com/s/_xILvfEMx3URcB-5C8vfTw 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法. 它具有文本分类的各种基准模型,还支持多标签分类,其中多标签与句子或文档相关联. 虽然这些模型很多都很简单,可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余,但是这些模型中的其中一些是非常经典的,因此它们可以说是非常适合作为基准模型的. 每个模型在模型类型下都有一个测试函数. 我们还探讨了用两个seq2seq模型(带有注意的seq2seq模型,以及tr…

http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50725480 /* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 序列标注问题应该说是自然语言处理中最常见的问题,而且很可能是最而没有之一.在深度学习没有广泛渗透到各个应用领域之前,传统的最常用的解决序列标注问题的方案是最大熵.CRF等模型,尤其是CRF,基本是最主流的方法.随着深度学习的不断探索和发展,很可能RNN模型会取代CRF的传统霸主地位,会成…

郑捷2017年电子工业出版社出版的图书<NLP汉语自然语言处理原理与实践> 第1章 中文语言的机器处理 1 1.1 历史回顾 2 1.1.1 从科幻到现实 2 1.1.2 早期的探索 3 1.1.3 规则派还是统计派 3 1.1.4 从机器学习到认知计算 5 1.2 现代自然语言系统简介 6 1.2.1 NLP流程与开源框架 6 1.2.2 哈工大NLP平台及其演示环境 9 1.2.3 StanfordNLP团队及其演示环境 11 1.2.4 NLTK开发环境 13 1.3 整合中文分词模块 …

NLP十大里程碑 2.1 里程碑一:1985复杂特征集 复杂特征集(complex feature set)又叫做多重属性(multiple features)描写.语言学里,这种描写方法最早出现在语音学中.美国计算语言学家Martin Kay于1985年在“功能合一语法”(FunctionalUnification Grammar,简称FUG)新语法理论中,提出“复杂特征集”(complex feature set)概念.后来被Chomsky学派采用来扩展PSG的描写能力. 图1 美国计算语言…

近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中.随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出.在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的<Attention is all you need>论文受到了大家广泛关注,自注意力(self-attention)机制开始成为神经网络attention的研究热点,在各个任务上也取得了不错的效果.对这篇论文中的self-attention以及一些相关工作进行了学习…

摘要: 在人工智能时代,AI技术是如何在各行业和领域真正的发挥应用和商业价值,带来产业变革才是关键.在3月28日深圳云栖大会的人工智能专场中,阿里云视频服务技术专家邹娟将带领大家探索熟悉的视频场景中,AI技术如何应用落地,解决实际业务场景中的问题. 众所周知,全民视频时代已经来临,用户的注意力已经从传统的文字.图片向视频转移,相信绝大部分用户的手机中都会有几个点播.直播.短视频的APP.据网络公开数据报告显示,互联网流量70%以上来自视频,未来这个数据将超过90%. 而在人工智能时代,AI技术是…

同步笔者CSDN博客(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81513882). 一.概述 本文将要讨论NLP的一个重要话题:Word2Vec,它是一种学习词嵌入或分布式数字特征表示(即向量)的技术.其实,在开展自然语言处理任务时,一个比较重要的基础工作就是有关词表示层面的学习,因为良好的特征表示所对应的词,能够使得上下午语义内容得以很好地保留和整体串起来.举个例子,在特征表示层面,单词“forest”和单词“oven”是不同的,也很…

摘要: NLP重要评价准则之一——BLEU,真的完美无缺么? 刚接触自然语言处理的朋友通常会问我:当系统的输出是文本,而非对输入文本进行某种分类,如何对该系统进行评估.当模型的输入是文本信息,输出也是文本信息时,我们称之为序列到序列问题,也可称为字符串转换问题. 序列到序列建模是解决NLP中较难任务的核心,它包括: 1. 自动文摘(Text Summarization): 2. 文本简化(Text simplification): 3. 问答(Question answering): 4. 聊天…

此篇文章是Denny Britz关于CNN在NLP中应用的理解,他本人也曾在Google Brain项目中参与多项关于NLP的项目. · 翻译不周到的地方请大家见谅. 阅读完本文大概需要7分钟左右的时间,如果您有收获,请点赞关注 :) 一.理解NLP中的卷积神经网络(CNN) 现在当我们听到神经网络(CNN)的时候,一般都会想到它在计算机视觉上的应用,尤其是CNN使图像分类取得了巨大突破,而且从Facebook的图像自动标注到自动驾驶汽车系统,CNN已经成为了核心. 最近,将CNN应用于NLP也…

从人工智能学科诞生之初起,自然语言处理(NLP)就是人工智能核心的研究问题之一.NLP的重要性是毋庸置疑的,它能够实现以自然语言交流为特征的高级人机交互,使机器能“阅读”所有以文字形式记录的人类知识,并提供各种高层智能服务的基础和关键技术. 目前在NLP领域最受瞩目的要数谷歌的NLP模型BERT(Bidirectional Encoder Representa-tions from Transformers),它在Trans-former的基础上,借助海量跨领域语料和超高计算能力,通过多任务预训…

nlp领域里,语义理解仍然是难题! 给你一篇文章或者一个句子,人们在理解这些句子时,头脑中会进行上下文的搜索和知识联想.通常情况下,人在理解语义时头脑中会搜寻与之相关的知识.知识图谱的创始人人为,构成这个世界的是实体,而不是字符串,这从根本上改变了过去搜索的体系.语义理解其实是基于知识,概念和这些概念间的关系.人们在解答问题时,往往会讲述与这个问题相关的知识,这是语义理解的过程.这种机制完全不同于人对图像或者语音的认识.CNN在图像或者语音领域取得成果是不足为奇的,因为生物学家已经对人脑神经元在…

求职目标:NLP工程师 为什么想换工作? 除了技术相关书籍,我没读过太多其他类型的书,其中有一本内容短但是对我影响特别大的书--<谁动了我的奶酪>.出门问问是我毕业后的第一份工作,无论是工作内容还是团队氛围,我很满意在出门问问的工作,但是考虑到自己已经在出门问问工作了将近3年半,一直在从事人机对话NLU相关工作,我很难确定几年以后自己的能力和技术是否还有足够的竞争力?虽然继续在出门问问工作依然能够提升自己,但是我觉得如果换一个环境能够更大程度的提升自己,所以感觉是时候强迫自己去探索下一个&qu…

[code&data] [pdf] 主要工作 文章首先证明了对抗攻击对NLP系统的影响力,然后提出了三种屏蔽方法: visual character embeddings adversarial training rule-based recovery 但屏蔽方法在非攻击场景下的性能仍然较差,说明了处理视觉攻击的难度. 在NLP中,Jia和Liang(2017)将语法正确但语义无关的段落插入到故事中,以愚弄神经阅读理解模型.Singh等人(2018)发现,当使用简单的原问题释义时,用于回答问题的…

回望2017,基于深度学习的NLP研究大盘点 雷锋网 百家号01-0110:31 雷锋网 AI 科技评论按:本文是一篇发布于 tryolabs 的文章,作者 Javier Couto 针对 2017 年基于深度学习的自然语言处理研究进行了大盘点.雷锋网 AI 科技评论根据原文进行了编译. 在过去的几年里,深度学习(DL)架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步.然而在最开始的时候,深度学习在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域的…

中文数据集THUCNews:https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码:qfud 参考:https://blog.csdn.net/SMith7412/article/details/88087819 参考:https://blog.csdn.net/u011439796/article/details/77692621 1.THUCNews数据集下载和探索 基于清华THUCNews新闻文本分类数据集的一个子集,预处理部分对其中的10个类别的相关文本数据进行处理. 类…

9月26日,在2019年杭州云栖大会上,阿里云发布了RPA最新V3.4版本,全新升级了增加诸如录屏审计.JAVA应用录制能力.达摩院OCR内置组件.语法检查与智能提示能力增强等功能. RPA全名称Robotic Process Automation,中文名叫机器人流程自动化,在信息化时代的助推下,市场反响愈演愈烈.现场,阿里云智能高级技术专家申峰再次明确了阿里云RPA的定位,即专业.智能.被集成. 在“专业性”上,阿里云RPA在产品上提供行业顶级的稳定精准的“录制”能力,丰富的SDK,便捷式的编…

  当我写下这篇文章的时候,我的内心是激动的,这是因为,自从去年6月份写了文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试 后,我就一直在试图寻找一种在开放领域能够进行三元组抽取的办法,也有很多读者问过我这方面的问题,今天,笔者将给出答复,虽然不是正确答案(现在也没有正确答案),但至少,我写下了自己的答案.   离我想出这个抽取系统虽然才过去不久,但我的心情,已经由开始的激动狂喜,转化为后来的平淡,直到现在的不满.事实证明,开放领域的三元组抽取实在太难,以笔者个人的努力和智商,实在没法给出完美的答案,所以…