word2vec 本来就是用来解决自然语言处理问题的,它在 NLP 中的应用是显然的. 比如,你可以直接用它来寻找相关词.发现新词.命名实体识别.信息索引.情感分析等:你也可以将词向量作为其他模型的输入,用于诸如文本分类.聚类等各种自然语言处理问题. 事实上,word2vec 的思想和工具,还可以应用于自然语言处理之外的其他领域.一个词,无非就是个符号:句子是词的序列,无非也就是个符号序列.如果我们能够在其他的应用场景中,构造出一些符号,还有这些符号形成的序列,那我们就可以试一把 word2ve…

​自然语言处理(NLP)是人工智能领域一个十分重要的研究方向.NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法. 本文整理了NLP领域常用的16个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1.自然语言处理(NLP) 自然语言处理,简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的. 自然语言处理有两大核心任务:自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG). 2.Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点.将有限的注意力集中在重点信…

转自licstar,真心觉得不错,可惜自己有些东西没有看懂 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而na…

自然语言处理NLP快速入门 https://mp.weixin.qq.com/s/J-vndnycZgwVrSlDCefHZA [导读]自然语言处理已经成为人工智能领域一个重要的分支,它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法.本文提供了一份简要的自然语言处理介绍,帮助读者对自然语言处理快速入门. 作者 | George Seif 编译 | Xiaowen An easy introduction to Natural Language Processing Using c…

Attention 机制. 参考:https://blog.csdn.net/xiewenbo/article/details/79382785 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词.AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效.听起来AM很高大上,其实它的基本思想是相当直观简洁的. 1.引言 机器学习领域中的Attention Model这个名字,是从认知心理学里面的人脑注意…

http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型,它们可以进一步用于目标检测.语义分割等不同的 CV 任务.而在自然语言处理领域中,我们通常只会使用预训练词嵌入向量编码词汇间的关系,因此也就没有一个能用于整体模型的预训练方法.Sebastian Ruder 表示语言模型有作为整体预训练模型的潜质,它能由浅…

http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/53292414 过去半年以来,自然语言处理领域进化出了一件神器.此神器乃是深度神经网络的一种新模式,该模式分为:embed.encode.attend.predict四部分.本文将对这四个部分娓娓道来,并且剖析它在两个实例中的用法. 人们在谈论机器学习带来的提升时,往往只想到了机器在效率和准确率方面带给人们的提升,然而最重要的一点却是机器学习算法的通用性.如果你想写一段程序来识别社交媒体平台上的侮辱性帖子,就把…

工业界 腾讯人工智能实验室(Tencent AI Lab) 百度自然语言处理(Baidu NLP):对外提供了百度AI开放平台,王海峰(现任百度副总裁,AI技术平台体系AIG总负责人) 微软亚洲研究院自然语言计算组(Natural Language Computing - Microsoft Research).在NLP方向与哈工大.清华有联合实验室 科大讯飞(与哈工大的语言认知计算联合实验室) 搜狗实验室(Sogou Labs) 头条人工智能实验室(Toutiao AI Lab) 华为诺亚方舟…

正如我在<2019年总结>里说提到的, 我将开始一系列自然语言处理(NLP)的笔记. 很多人都说, AI并不难啊, 调现有库和云的API就可以啦. 然而实际上并不是这样的. 首先, AI这个领域十分十分大, 而且从1950年图灵提出图灵测试, 1956年达特茅斯会议开始, AI已经发展了五十多年了, 学术界有的认为有六个时期, 有的认为有三起二落. 所以Ai发展到今天, 已经有相当的规模了, 不可能有一个人熟悉AI的所有领域, 最多也就是熟悉相关联的几个领域, 比如NLP和OCR以及知识图谱相…

前言 先来看一些demo,来一些直观的了解. 自然语言处理: 可以做中文分词,词性分析,文本摘要等,为后面的知识图谱做准备. http://xiaosi.trs.cn/demo/rs/demo 知识图谱: https://www.sogou.com/tupu/person.html?q=刘德华 还有2个实际应用的例子,加深对NLP的理解 九歌机器人: https://jiuge.thunlp.cn/ 微软对联机器人: http://duilian.msra.cn/ NLP概述: 自然语言处理,是…

 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…

作者简介 周明,微软亚洲研究院首席研究员.ACL候任主席(president).中国计算机学会中文信息技术专委会主任.中国中文信息学会常务理事.哈工大.天津大学.南开大学.山东大学等多所学校博士导师.1985年毕业于重庆大学,1991年获哈工大博士学位.1991-1993年清华大学博士后,随后留校任副教授.1996-1999访问日本高电社公司主持中日机器翻译研究.他是中国第一个中英翻译系统.日本最有名的中日机器翻译产品J-北京的发明人.1999年加入微软研究院并随后负责自然语言研究组,主持研制了…

本文首发于微信公众号「对白的算法屋」,来一起学AI叭 大家好,卷王们and懂王们好,我是对白. 本次我挑选了ICLR2021中NLP领域下的六篇文章进行解读,包含了文本生成.自然语言理解.预训练语言模型训练和去偏.以及文本匹配和文本检索.从这些论文的思想中借鉴了一些idea用于公司自身的业务中,最终起到了一个不错的效果. 1.Contrastive Learning with Adversarial Perturbations for Conditional Text Generation 任务…

苹果语音助手Siri的工作流程: 听 懂 思考 组织语言 回答 这其中每一步骤涉及的流程为: 语音识别 自然语言处理 - 语义分析 逻辑分析 - 结合业务场景与上下文 自然语言处理 - 分析结果生成自然语言文本 语音合成 自然语言处理的常用处理过程: 先针对训练文本进行分词处理(词干提取.原型提取),统计词频,通过词频-逆文档频率算法获得该词对样本语义的贡献,根据每个词的贡献力度,构建有监督分类模型.把测试样本交给模型处理,得到测试样本的语义类别. 自然语言工具包 - NLTK nltk.dow…

正如我在<自然语言处理(NLP) - 数学基础(1) - 总述>一文中所提到的NLP所关联的概率论(Probability Theory)知识点是如此的多, 饭只能一口一口地吃了, 我们先开始最为大家熟知和最基础的知识点吧, 排列组合. 虽然排列组合这个知识点大家是相当地熟知, 也是相当地基础, 但是却是十分十分十分地重要. NLP届掌门人斯坦福大学的Daniel Jurafsky(D. 朱夫斯凯)和科罗拉多大学James H. Martin(J. H. 马丁)在其NLP巨作<自然语言处…

Sebastian Ruder 博士的答辩 PPT<Neural Transfer Learning for Natural Language Processing>介绍了面向自然语言的迁移学习的动机.研究现状.缺陷以及自己的工作. Sebastian Ruder 博士在 PPT 中阐述了使用迁移学习的动机: state-of-the-art 的有监督学习算法比较脆弱: 易受到对抗样本的影响 易受到噪音数据的影响 易受到释义的影响 现实中的自然语言处理面临着多领域.多语种上的多种类型的任务,为…

自然语言处理(NLP Natural Language Processing)是一种专业分析人类语言的人工智能.就是在机器语⾔和⼈类语言之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的. 在人工智能出现之前,机器智能处理结构化的数据(例如Excel里的数据).但是网络中 大部分的数据都是非结构化的,例如:文章.图片.音频.视频... 在非结构数据中,文本的数量是最多的,他虽然没有图片和视频占用的空间大,但是他的 信息量是最大的. 为了能够分析和利用这些文本信息,我们就需要利用NLP技术,让机器理解这些文本信…

Melanie Tosik目前就职于旅游搜索公司WayBlazer,她的工作内容是通过自然语言请求来生产个性化旅游推荐路线.回顾她的学习历程,她为期望入门自然语言处理的初学者列出了一份学习资源清单. displaCy网站上的可视化依赖解析树 https://demos.explosion.ai/displacy/?text=Great%2C%20this%20is%20just%20what%20I%20needed!&model=en&cpu=1&cph=0 记得我曾经读到过这样…

1.HMM学习最佳范例全文文档,百度网盘链接: http://pan.baidu.com/s/1pJoMA2B 密码: f7az 2.无约束最优化全文文档 -by @朱鉴 ,百度网盘链接:链接:http://pan.baidu.com/s/1hqEJtT6 密码: qng0 3.PYTHON自然语言处理中文翻译-NLTK Natural Language Processing with Python 中文版,陈涛sean 无偿翻译.链接: http://pan.baidu.com/s/1i3Dv…

自然语言处理的三个里程碑: http://blog.csdn.net/sddamoke/article/details/1419973 两个事实分别为: 一.短语结构语法不能有效地描写自然语言. 二.短语结构规则的覆盖有限.Chomsky 曾提出过这样的假设,认为对一种自然语言来说,其语法规则的数目是有限的,而据此生成的句子数目是无限的. 文中提到的三个里程碑式的进展为: 一.复杂特征集.复杂特征集又叫多重属性描写. 二.词汇主义.语言学界认为,不划分词类就无法将语法结构,即语法"不可能&quo…

1. 什么是NLP 自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域.自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科.为了建设和完善语言模型,自然语言处理建立计算框架,提出相应的方法来不断的完善设计各种实用系统,并探讨这些实用系统的评测方法. 2. NLP主要研究方向 信息抽取:从给定文本中抽取重要的信息,比如时间.地点.人物.事件.原因.结果.数字.日期.货币.专有名词等等.通俗说来,就是要了解谁在什么时候.什…

一 概述 1.1 自然语言处理四大任务 序列标注 分词 词性标注 命名实体识别 分类任务 文本分类 情感分析 判断句子关系 问答系统 对话系统 阅读理解 生成任务 机器翻译 自动文摘 图像描述生成 1.2 关键词 研究 One-Hot编码 / N-Gram / NNLM(神经语言模型) TF-IDF / BM25 / Word2Vec / TextRank Seq2Seq / Attention / BERT 评测 ROUGE / AUC / P-R-F 二 会议 会议/组织:ACL(Assoc…

前言: 前面我们已经能初步实现一个中文自然处理语言的模型了,但交互界面是命令行的,不太友好. 如果想做一个类似http://xiaosi.trs.cn/demo/rs/demo的界面,那就还需要继续往下处理. Django 由于Jiagu等使用了python语言,所以Web站点的实现,优先考虑到python的web框架. 而这里选择了还比较流行的Django. 教程参考: https://www.runoob.com/django/django-tutorial.html https://www…

1. Java自然语言处理 LingPipe LingPipe是一个自然语言处理的Java开源工具包.LingPipe目前已有很丰富的功能,包括主题分类(Top Classification).命名实体识别(Named Entity Recognition).词性标注(Part-of Speech Tagging).句题检测(Sentence Detection).查询拼写检查(Query Spell Checking).兴趣短语检测(Interseting Phrase Detection).…

https://mp.weixin.qq.com/s/kWw0xce4kdCx62AflY6AzQ 1.  抢跑的nlp nlp发展的历史非常早,因为人从计算机发明开始,就有对语言处理的需求.各种字符串算法都贯穿于计算机的发展历史中.伟大的乔姆斯基提出了生成文法,人类拥有的处理语言的最基本框架,自动机(正则表达式),随机上下文无关分析树,字符串匹配算法KMP,动态规划. nlp任务里如文本分类,成熟的非常早,如垃圾邮件分类等,用朴素贝叶斯就能有不错的效果.20年前通过纯统计和规则都可以做机器翻译…

stanza 是斯坦福开源Python版nlp库,对自然语言处理有好大的提升,具体好在哪里,官网里面都有介绍,这里就不翻译了.下面放上对应的官网和仓库地址. stanza 官网地址:点击我进入 stanza github 仓库地址:点击我进入 安装步骤 1.Pycharm 中在设置中安装 stanza 是比较慢的,因此不建议这种方法,而且也考不到进度到那里了. 2.直接在pycharm中安装也有尝试,但是很长时间都没看到成功,这里推荐使用将仓库代码克隆下来,在本地进行手动安装,最主要的是速度快.…

前言: NLP工具有人推荐使用spacy,有人推荐使用tensorflow. tensorflow:中文译作:张量(超过3维的叫张量)详细资料参考:http://www.tensorfly.cn/ Jiagu:甲骨,语言处理工具,源码参考:https://github.com/ownthink/Jiagu jiagu的中文分词是基于 深度学习的方法的.看来甲骨的分词还是比较先进的.分词一般有3种,字典的,统计学的,深度学习的. 另:需要一点python知识,自行复习. 1. 环境准备  经过各种…

这篇文章主要介绍Pytorch中常用的几个循环神经网络模型,包括RNN,LSTM,GRU,以及其他相关知识点. nn.Embedding 在使用各种NLP模型之前,需要将单词进行向量化,其中,pytorch自带一个Embedding层,用来实现单词的编码.Embedding层 随机初始化了一个查询表,他可以将一个词转换成一个词向量.需要注意的是,Embedding层输入的是一个tensor long 类型,表示读取第多少个tensor,等于token的数量. import torch.nn as…

NLTK和SpaCy是NLP的Python应用,提供了一些现成的处理工具和数据接口.下面介绍它们的一些常用功能和特性,便于对NLP研究的组成形式有一个基本的了解. NLTK Natural Language Toolkit (NLTK) 由宾夕法尼亚大学开发,提供了超过50种语料库,以及一些常用的文本处理函数,例如分词(Tokenization).词干(Stemming).词性标记(Tagging)等. 下面主要介绍WordNet语料库,其它方法和接口等用到了再进行记录. WordNet 在Wo…

1.结巴 适合语言:python 应用场景:中文分词较好 不适用于命名实体识别.信息抽取 2.nltk 适合语言:python 应用场景:不适用于中文分词,效果较差 提供了一些用于方便的方法…