原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/8301 作者:李永彬 发布时间:2016-03-17 16:37:47 自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)以语言学为基础,融合逻辑学.心理学和计算机科学等学科,试图解决以下问题:语言究竟是怎样组织起来传输信息的?人又是怎样从一连串的语言符号中获取信息的?换种表达就是,通过语法.语义.语用的分析,获取自然语言的语义表示. 自然语言理解的结果,就是要获得一个语义表示(seman…

翻译Pradeep Dasigi的一篇长文 Knowledge-Aware Natural Language Understanding 基于知识感知的自然语言理解 摘要 Natural Language Understanding (NLU) systems need to encode human gener- ated text (or speech) and reason over it at a deep semantic level. Any NLU system typically…

https://www.wxnmh.com/thread-1528249.htm https://www.wxnmh.com/thread-1528251.htm https://www.wxnmh.com/thread-1528254.htm Word embeddings using pre-trained embeddings (Kim, 2014) [12] 使用预训练embedding The optimal dimensionality of word embeddings is m…

http://www.xue63.com/toutiaojy/20180327G0DXP000.html 本文提出一种简单的自然语言推理任务下的神经网络结构,利用注意力机制(Attention Mechanism)将问题分解为可以单独解决的子问题,从而实现了并行化.在斯坦福自然语言推理(SNLI)数据集上,本文工作取得了极好的效果,并且比之前的工作减少了一个数量级的参数数量,而且模型结构不依赖任何单词顺序信息.延伸模型加入了句子内的Attention以考虑一部分单词词序信息,得到更好的提升效果.…

spaCy is a library for advanced natural language processing in Python and Cython. spaCy is built on the very latest research, but it isn't researchware. It was designed from day one to be used in real products. spaCy currently supports English, Germa…

解决的问题 自然语言推理,判断a是否可以推理出b.简单讲就是判断2个句子ab是否有相同的含义. 方法 我们的自然语言推理网络由以下部分组成:输入编码(Input Encoding ),局部推理模型(Local Inference Modeling ),和推理合成(inference composition).结构图如下所示: 垂直来看,上图显示了系统的三个主要组成部分:水平来看,左边代表称为ESIM的序列NLI模型,右边代表包含了句法解析信息的树形LSTM网络. 输入编码 # Based on…

Week 2 Quiz: Natural Language Processing and Word Embeddings (第二周测验:自然语言处理与词嵌入) 1.Suppose you learn a word embedding for a vocabulary of 10000 words. Then the embedding vectors should be 10000 dimensional, so as to capture the full range of variation…

第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings) 2.1 词汇表征(Word Representation) 词汇表示,目前为止一直都是用词汇表来表示词,上周提到的词汇表,可能是 10000 个单词,我们一直用 one-hot 向量来表示词.这种表示方法的一大缺点就是它把每个词孤立起来,这样使得算法对相关词的泛化能力不强. 换一种表示方式会更好,如果不用 one-hot 表示,而是用特征化的表示来表示每个词,man,w…

第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings) 词汇表征(Word Representation) 上周我们学习了 RNN.GRU 单元和 LSTM 单元.本周你会看到我们如何把这些知识用到 NLP 上,用于自然语言处理,深度学习已经给这一领域带来了革命性的变革.其中一个很关键的概念就是词嵌入(word embeddings),这是语言表示的一种方式,可以让算法自动的理解一些类似的词,比如男人对女人,比如国王对王后,…

Focus, Follow, and Forward Stanford CS224d 课程笔记 Lecture1 Stanford CS224d 课程笔记 Lecture1 Stanford大学在2015年开设了一门Deep Learning for Natural Language Processing的课程,广受好评.并在2016年春季再次开课.我将开始这门课程的学习,并做好每节课的课程笔记放在博客上.争取做到每周一更吧.本文是第一篇. NLP简介 NLP,全名Natural Languag…

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(下) BERT Inference with TensorRT 请参阅Python脚本bert_inference.py还有详细的Jupyter notebook BERT_TRT.ipynb在sample文件夹中进行推理过程的逐步描述和演练.在本节中,让我们回顾几个关键参数和概念,以便使用TensorRT进行推理. BERT(更具体地说是编码器层)使用以下参数来控制其操作: Batch size Sequence Length Number of…

今年微软开发者大会Build 2017上展示了一款Invoke智能音箱,受到了媒体和大众的广泛关注.近两年,不少大公司纷纷涉足该领域,使得智能音箱逐渐成为一款热门的人工智能家用电器.智能音箱的兴起也改变了人们和家用电器之间的“沟通方式”:从动手到动嘴.“播放一些周杰伦的歌”,“明天北京的天气怎么样”… 对着智能音箱说出自己想让它做的事情,这些之前在科幻电影里才会出现的桥段逐渐变成了现实.那么,智能音箱是如何听懂人类指令的呢? 智能音箱听懂人类指令的过程,其实就是语义理解的过程,可以被分解成为两个…

随着 Windows Phone 8.1 GDR1 + Cortana 中文版的发布,相信有很多用户或开发者都在调戏 Windows Phone 的语音私人助理 Cortana 吧,在世界杯的时候我亲测 Cortana 预测德国和阿根廷的比赛很准的.(题外话扯远了),可是作为开发者我们怎么将Cortana集成到应用中呢,今天我用一点时间给大家介绍一下如何使用 voice command 集成 Windows Phone 8.1 的应用. 首先要明确两个名词 Voice command & Voi…

时间: 2016.03.22  17:00-17:30     18:30-19:00 成员: Z 郑蕊 * 组长 (博客:http://www.cnblogs.com/zhengrui0452/), P 濮成林(博客:http://www.cnblogs.com/charliePU/), Q 齐嘉亮(博客:http://www.cnblogs.com/dendroaspis-polylepis/), L  刘伟硕(博客:http://www.cnblogs.com/WeSure6/) 注:Q因…

一年之前,我做梦也想不到会来这里写技术总结.误打误撞来到了上海西南某高校,成为了文科专业的工科男,现在每天除了膜ha,就是恶补CS.导师是做计算语言学的,所以当务之急就是先自学计算机自然语言处理,打好底子准备做科研(认真脸). 进入正题,从图书馆找了本“Natural Language Processing with Python” (影印版),书长这个样子,作者是Steven Bird, Ewan Klein和Edward Loper.粘贴个豆瓣链接供参考:https://book.douba…

Dynamic Multimodal Instance Segmentation Guided by Natural Language Queries 2018-09-18 09:58:50 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Edgar_Margffoy-Tuay_Dynamic_Multimodal_Instance_ECCV_2018_paper.pdf GitHub:https://github.com/…

Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks作者信息: Richard Socher richard@socher.orgCliff Chiung-Yu Lin chiungyu@stanford.eduAndrew Y. Ng ang@cs.stanford.eduChristopher D. Manning manning@stanford.eduComputer Science Depa…

论文笔记之:Natural Language Object Retrieval 2017-07-10  16:50:43   本文旨在通过给定的文本描述,在图像中去实现物体的定位和识别.大致流程图如下: 此处,作者强调了一点不同之处: Natural language object retrieval differs from text-based image retrieval task as it involves spatial information about objects with…

问题: Natural language sentence matching (NLSM),自然语言句子匹配,是指比较两个句子并判断句子间关系,是许多任务的一项基本技术.针对NLSM任务,目前有两种流行的深度学习框架.一种是Siamese network: 对两个输入句子通过同样的神经网络结构得到两个句子向量,然后对这两个句子向量做匹配.这种共享参数的方式可以有效减少学习的参数,让训练更方便.但是这种方式只是针对两个句子向量做匹配,没有捕捉到两个句子之间的交互信息.于是有了第二种框架matchi…

自然语言句子的双向.多角度匹配,是来自IBM 2017 年的一篇文章.代码github地址:https://github.com/zhiguowang/BiMPM 摘要          这篇论文主要提出了一个双向多角度匹配的模型(BiMPM),给定两个句子P和Q,首先模型分别将二者编码成BiLSTM encoder,然后在P→Q和Q→P两个方向对编码之后的句子进行匹配,在每一个方向的匹配当中,每个句子的每个time step 都从多个不同的角度与另外一个句子的全部time steps进行匹配.…

2016.8.17上午纪中初中部NOIP普及组比赛 链接:https://jzoj.net/junior/#contest/home/1335 本来觉得自己能考高分,但只得160分,并列第九.至少又挤进前十了 这次题目很奇怪.是用来测--什么都没有!真的!我什么也没说 进度: 比赛:AC+0+10+50=160 改题:AC+80+10+50=240 一.死者之魂推动遇难船 链接:https://jzoj.net/junior/#contest/show/1335/0 看!题目都被水淹没了!题目里…

导言 本论文的工作主要是在 'matching-aggregation'的sentence matching的框架下,通过增加模型的特征(实现P与Q的双向匹配和多视角匹配),来增加NLSM(Natural language sentence matching)的accuracy Relation work 在NLSM中,主要有两个DL的框架: Siamese框架: 介绍:在该框架中,相同的神经网络编码器(例如,CNN或RNN)被单独地应用于两个输入句子,使得P和Q两个句子中的两个被编码到同一嵌入…

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(上) 大规模语言模型(LSLMs)如BERT.GPT-2和XL-Net为许多自然语言理解(NLU)任务带来了最先进的精准飞跃.自2018年10月发布以来,BERT1(来自Transformer的双向编码器表示)仍然是最流行的语言模型之一,并且在编写时仍能提供最先进的精准. BERT为NLU任务的准确性提供了一个飞跃,使得基于语言的高质量服务在许多行业的公司都能达到.要在生产中使用模型,除了精准之外,还需要考虑延迟等因素,这些因素会影响最终用户对服务…

更新程序的方法: 1,在控制面板里点击备份当前数据库文件到磁盘,把当天获取的信息从内存写到磁盘/存储卡.2,下载最新版的源码 wget -O "infopi.zip" "https://github.com/animalize/infopi/archive/master.zip" 3,解压源码,出提示后输入A覆盖所有文件 unzip infopi.zip 4,sudo reboot重启系统 备注: 如果是2016.07.20以前安装的,且使用了regex模块,需要升…

More descriptive way to declare and use a method in programming languages At present, in most programming language, a method is declared in few parts: keyword, method name, method parameters and return type etc. E.g. function int add(int a, int b) \\…

Spoken input (top left) is analyzed, words are recognized, sentences are parsed and interpreted in context, application-specific actions take place (top right); a response is planned, realized as a syntactic structure, then to suitably inflected word…

我们经常在电影中看到机器和人对答如流,随着越来越多自然语言开放平台的出现,IT爱好者制作一个自己的APP或者小玩具等逐渐可以变为现实. 自然语言对话即你的APP或者你制作的工具.机器人等能够对用户输入的语音或者文字做出准确的回应. 比如,在微信公众号中,经常要求用户通过输入1.2或者其他关键字来获取相应的服务,而对于句子却无法正确理解.比如,你输入"中秋活动",这个几个字如果符合关键字的要求,那就会弹出相应的服务.但如果你输入的是"我想参加今年的中秋活动",&quo…

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https://www.programmableweb.com/news/how-5-natural-language-processing-apis-stack/analysis/2014/07/28 The world is awash in digital data. The challenge: making sense of that data. To tackle that challenge, a growing number of companies are turning to…

Tracking by Natural Language Specification 2018-04-27 15:16:13  Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Li_Tracking_by_Natural_CVPR_2017_paper.pdf Code: https://github.com/QUVA-Lab/lang-tracker    The Proposed Models: 本文更加关注的是 Mo…