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.

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第三章 语篇分析研究进展.现状及趋势>P21 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016) NLP+语义分析(四)

今天要给大家在推荐 Github 上一个优质的中文 NLP 工具和资源集合项目——funNLP,已经获得了 5.3k Stars,1k+ Forks. 项目作者 杨洋,一枚水博&互联网民工,目前主要从事文本分类,信息抽取等自然语言处理研发工作:兴趣包括:语言资源构建.信息抽取与知识图谱.舆情分析等.喜欢分享一些小知识,设有知乎专栏<机器学习小知识> 作者把自己使用的一些资源或工具包整理成这个集合项目,并且会不断更新.项目已经里面不乏很多有用和有趣的内容,包含 50 多个资源或工具,比如

转载请声明转载地址:http://www.cnblogs.com/Rodolfo/,违者必究. 一.国内研究现状 我国虚拟现实技术研究起步较晚,与发达国家还有一定的差距. 随着计算机图形学.计算机系统工程等技术的告诉发展,虚拟现实已得到国家有关部门和科学家们的高度重视,引起我过各界人士的关注,研究与应用. 根据我国的国情,九五规划.国家自然科学基金会.国家高技术研究发展计划已将虚拟现实技术的研究列为重点研究项目.国内许多研究机构和高校也都在进行虚拟现实技术的研究和应用并取得了一些不错的研究成果.

博客转载自:https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/81051010 原文标题:深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割 端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM + CNN SemanticFusion Mask 深度学习结合SLAM 研究现状总结 本文github链接 1. 用深度学习方法替换传统slam中的一个/几个模块: 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定

RNA测序研究现状与发展 1 2,584 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 通常来说,某一个物种体内所有细胞里含有的DNA都应该是一模一样的,只是因为每一种细胞里所表达的RNA之间存在差异,才使这些细胞有所区别.诸如“为什么肿瘤细胞与正常细胞会不一样?”这样的重要问题都可以通过对这些不同细胞里的RNA进行研究来解决,比如转录组学(transcriptome)研究就是一个很好的方法,而这就需要用到RNA测序技术.本期的<自然 方法>(Nature Methods)杂志

“最近刚好在用ERNIE写毕业论文” “感觉还挺厉害的” “为什么叫ERNIE啊,这名字有什么深意吗?” “我想让艾尼帮我写作业” 看了上面火热的讨论,你一定很好奇“艾尼”.“ERNIE”到底是个啥? 自然语言处理( Natural Language Processing,简称NLP )被誉为人工智能“皇冠上的明珠”.NLP为各类企业及开发者提供用于文本分析及挖掘的核心工具,已经广泛应用在电商.文化娱乐.金融.物流等行业客户的多项业务中. 而艾尼(ERNIE),可谓是目前NLP领域的最强中文预训

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

最全的中文NLP资源库,你确定不来看一下吗? 22/100 发布文章 qq_39248703 hello,小伙伴们大家好,今天给大家分享NLP资源库,可以说是最全的资源库了,很多包非常有趣,值得收藏,满足大家的收集癖! 由于项目资源太多,这里就不给大家一一截图了,大家可以下载,使用一下. 项目地址:https://github.com/fighting41love/funNLP?utm_source=gold_browser_extension 有兴趣的小伙伴可以下载尝试应用一下,如果在使用期间

我曾经在深入浅出java中文问题系 列中研究过java的中文问题,现在中文问题已经不再羁绊我在java世界中漫游的脚步了.最近,对Python产生了浓厚的兴趣,谁知道跟中文问题这个 老朋友又一次不期而遇.看来,在代码世界中,中文问题会在很长一段时间里跟我们形影不离.这也难怪,谁让当初发明计算机的不是我们中国人呢,否则,现在全 世界的计算机都支持而且必须支持GBK,这样,写这样文章的人就不会是我了,而是大洋彼岸的一个金发碧眼的程序员,而且标题也相应改为 "studying the english

论文 技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机

关于secureCRT设置编码: 基本上只需要设置crt字符编码与远程服务器一致就可以了.要注意的是,有时设置完之后要重启secureCRT, 不然不会生效.

from: https://jyx.jyu.fi/bitstream/handle/123456789/52275/1/URN%3ANBN%3Afi%3Ajyu-201612125051.pdf 相关文献汇总如下: S1 Eliseev and Gurina (2016) Algorithms for network server anomaly behavior detection without traffic content inspection ACM 1 S2 Zolotukhin e

Time Series Anomaly Detection in Network Traffic: A Use Case for Deep Neural Networks from:https://jask.com/time-series-anomaly-detection-in-network-traffic-a-use-case-for-deep-neural-networks/ Introduction As the waves of the big data revolution cas

网络层ddos 是让去往银行的道路交通变得拥堵,无法使正真要去银行的人到达:常利用协议为网络层的,如tcp(利用三次握手的响应等待及电脑tcp 连接数限制)等应用层ddos 则是在到达银行后通过增办.询问业务等等各种“合法要求”来消耗银行的业务资源,如利用http(查看所有网页.占用资源大的网页如:视频等或让网站处理复杂数据如:校验.计算等)两者本质都是消耗资源,使服务器无法为真实用户提供服务Mitigation 缓和hijacked 被劫持,被绑架1 很严重,检测的难度很大,很难预先阻止,不同

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf . NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与

笔者想说:觉得英文与中文分词有很大的区别,毕竟中文的表达方式跟英语有很大区别,而且语言组合形式丰富,如果把国外的内容强行搬过来用,不一样是最好的.所以这边看到有几家大牛都在中文分词以及NLP上越走越远.哈工大以及北大的张华平教授(NLPIR)的研究成果非常棒! 次,全球用户突破30万.(博客中科院分词系统整理笔记) <大数据搜索与挖掘>张华平:在线看书网址 4.bostonNLP 玻森采用的结构化预测分词模型是传统线性条件随机场(Linear-chain CRF)的一个变种. 分词与词性标注中

  在日常的中文NLP中,经常会涉及到中文的繁简体转换以及拼音的标注等问题,本文将介绍这两个方面的实现.   首先是中文的繁简体转换,不需要使用额外的Python模块,至需要以下两个Python代码文件即可: langconv.py 地址: https://raw.githubusercontent.com/skydark/nstools/master/zhtools/langconv.py zh_wiki.py 地址:https://raw.githubusercontent.com/skyd

歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的办法:Improving Word Representations Via Global Context And Multiple Word Prototypes(Huang et al. 2012) 解决思路:对词窗口进行聚类,并对每个单词词保留聚类标签,例如bank1, bank2等 来源于笔者