Textual Entailment（自然语言推理－文本蕴含） - AllenNLP

自然语言推理是NLP高级别的任务之一,不过自然语言推理包含的内容比较多,机器阅读,问答系统和对话等本质上都属于自然语言推理.最近在看AllenNLP包的时候,里面有个模块:文本蕴含任务(text entailment),它的任务形式是: 给定一个前提文本(premise),根据这个前提去推断假说文本(hypothesis)与premise的关系,一般分为蕴含关系(entailment)和矛盾关系(contradiction),蕴含关系(entailment)表示从premise中可以推断出hyp…

美团：WSDM Cup 2019自然语言推理任务获奖解题思路

WSDM(Web Search and Data Mining,读音为Wisdom)是业界公认的高质量学术会议,注重前沿技术在工业界的落地应用,与SIGIR一起被称为信息检索领域的Top2. 刚刚在墨尔本结束的第12届WSDM大会传来一个好消息,由美团搜索与NLP部NLP中心的刘帅朋.刘硕和任磊三位同学组成的Travel团队,在WSDM Cup 2019大赛 “真假新闻甄别任务” 中获得了第二名的好成绩.队长刘帅朋受邀于2月15日代表团队在会上作口头技术报告,向全球同行展示了来自美团点评的解决方…

<A Decomposable Attention Model for Natural Language Inference>（自然语言推理）

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.…

自然语言推理：微调BERT

自然语言推理:微调BERT Natural Language Inference: Fine-Tuning BERT SNLI数据集上的自然语言推理任务设计了一个基于注意力的体系结构.现在通过微调BERT来重新讨论这个任务.自然语言推理是一个序列级文本对分类问题,而微调BERT只需要额外的基于MLP的架构,如图1所示. Fig. 1. This section feeds pretrained BERT to an MLP-based architecture for natural lang…

《Enhanced LSTM for Natural Language Inference》（自然语言推理）

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…

NLP 自然语言处理之综述

(1) NLP 介绍 NLP 是什么? NLP (Natural Language Processing) 自然语言处理,是计算机科学.人工智能和语言学的交叉学科,目的是让计算机处理或"理解"自然语言.自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言,如汉语.英语.日语. NLP 可以用来做什么?以及它的应用领域是什么? 文本朗读(Text to speech)/ 语音合成(Speech synthesis) 语音识别(Speech recognition) 中文自动分词(Chinese w…

自然语言处理领域重要论文&资源全索引

自然语言处理(NLP)是人工智能研究中极具挑战的一个分支.随着深度学习等技术的引入,NLP领域正在以前所未有的速度向前发展.但对于初学者来说,这一领域目前有哪些研究和资源是必读的?最近,Kyubyong Park 为我们整理了一份完整列表. GitHub 项目链接:https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务(NLP)的研究已经有很长时间了,有一天我想到,我需要为庞大的 NLP领域做一个概览,我知道自己肯定不是想要一睹 NLP 任务的全貌的…

最新自然语言处理(NLP)四步流程：Embed->Encode->Attend->Predict

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…

30行代码消费腾讯人工智能开放平台提供的自然语言处理API

腾讯人工智能AI开放平台上提供了很多免费的人工智能API,开发人员只需要一个QQ号就可以登录进去使用. 腾讯人工智能AI开放平台的地址:https://ai.qq.com/ 里面的好东西很多,以自然语言处理的人工智能API为例. 假设我们有一个句子:腾讯AI人工智能开放平台.我们希望用腾讯的人工智能开放平台里提供的自然语言处理API对这个句子进行智能分词. 用您的QQ号登录腾讯人工智能开放平台,创建一个新的应用: https://ai.qq.com/ 根据您的实际需要选择自然语言处理的具体类别:…

斯坦福大学自然语言处理第一课——引言（Introduction）

一.课程介绍斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课:https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展.注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学习. 课件汇总下载地址:斯坦福大学自然语言处理公开课课件汇总二.自然语言处理概览——什么是自然语言处理(NLP) 1)相关技术与应用…

[NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习已经开始更新了,欢迎大家订阅~ 任何关于算法.编程.AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI.算法.编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料.其他平台(知乎/B站)也是同名「图灵的猫」,不要迷路哦 BERT模型代码已经发布,可以在我的github: NLP-BERT--Python3.6-pytorch 中下载,请记得star…

Pytorch——BERT 预训练模型及文本分类

BERT 预训练模型及文本分类介绍如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义.本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践. 知识点语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer,是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型.BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞…

NLPer，你知道最近很火的自然语言处理库么？

介绍 "NLP's ImageNet moment has arrived." 想象一下我们有能力构建支持谷歌翻译的自然语言处理(NLP)模型,并且在Python中仅需几行代码来完成,这听起来是不是让人非常兴奋. 而现在我们就可以坐在自己的机器前实现这个了!借助于被HuggingFace称为PyTorch-Transformers目前最先进的NLP工具. https://github.com/huggingface/pytorch-transformers 我们可以简单地用Python…

Abductive Commonsense Reasoning —— 溯因推理

Abductive Commonsense Reasoning(溯因推理) 介绍溯因推理是对不完全观察情境的最合理解释或假设的推论. 上图给出的是一个简明扼要的例子: 给定不同时间节点上的情境观测值 \(O_{1}\) 和 \(O_{2}\) ,溯因推理的任务是从给出的一众解释性假设 \(H_{1}, \space H_{2}, \space \cdots ,H_{n}\) 中选出最合理的.例如,上图在 \(t_{0}\) 时刻观测到的情境 \(O_{1}\) 是:Jenny打扫好了房间并给窗…

NLP文本分类

引言其实最近挺纠结的,有一点点焦虑,因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展,梦想成为一名NLP算法工程师,也正是我喜欢的事,而不是为了生存而工作.我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了.然而现实很残酷,大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学,硕士起招,如同一个跨不过的门槛,让人望而却步,即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松,但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾,不管怎样,梦还是要有的,万一实现了呢~ <br />![](https…

Python NLTK 自然语言处理入门与例程(转)

转 https://blog.csdn.net/hzp666/article/details/79373720 Python NLTK 自然语言处理入门与例程在这篇文章中,我们将基于 Python 讨论自然语言处理(NLP).本教程将会使用 Python NLTK 库.NLTK 是一个当下流行的,用于自然语言处理的 Python 库. 那么 NLP 到底是什么?学习 NLP 能带来什么好处? 简单的说,自然语言处理( NLP )就是开发能够理解人类语言的应用程序和服务. 我们生活中经常…

经典文本特征表示方法: TF-IDF

引言在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案. 如果要评选一个 NLP 领域最难以被忘记的公式, 我想, TF-IDF应该是无可争议的第一和唯一. 虽然在以上领域,目前出现了不少以深度学习为基础的新的文本表达和权重(Weighting)表示方法,但是 TF-IDF 作为一个古董方法,依然在很多应用中发挥着…

zz全面拥抱Transformer

放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较在辞旧迎新的时刻,大家都在忙着回顾过去一年的成绩(或者在灶台前含泪数锅),并对2019做着规划,当然也有不少朋友执行力和工作效率比较高,直接把2018年初制定的计划拷贝一下,就能在3秒钟内完成2019年计划的制定,在此表示祝贺.2018年从经济角度讲,对于所有人可能都是比较难过的一年,而对于自然语言处理领域来说,2018年无疑是个收获颇丰的年头,而诸多技术进展如果只能选择一项来讲的话,那么当之无愧的…

【NLP】彻底搞懂BERT

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这…

NLP项目

GitHub NLP项目:自然语言处理项目的相关干货整理自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域.本文作者为自然语言处理NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理项目领域的概览,包括了很多人工智能应用程序.选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果.这些自然语言处理项目资源能为想要深入钻研一个自然语言处理NLP任务的人们提供一个良好的开端. 自然语言处理项目的相关干货整理: 指代消解 https://github.com/Kyu…

预训练模型——开创NLP新纪元

预训练模型--开创NLP新纪元论文地址 BERT相关论文列表清华整理-预训练语言模型 awesome-bert-nlp BERT Lang Street huggingface models 论文贡献对如今自然语言处理研究中常用的预训练模型进行了全面的概述,包括背景知识.模型架构.预训练任务.预训练模型的各种扩展.预训练模型的适应方法.预训练模型相关资源和应用. 基于现有的对预训练模型分类方法,从四个不同的角度提出了一个新的分类方法,它从四个不同的角度对现有的原型系统进行分类: 表示类型…

LSF-SCNN：一种基于 CNN 的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型

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~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可…