1.分词 Word Segmentationchqiwang/convseg ,基于CNN做中文分词,提供数据和代码. 2.词预测 Word PredictionKyubyong/word_prediction ,基于CNN做词预测,提供数据和代码. 3. 文本蕴涵 Textual Entailment Steven-Hewitt/Entailment-with-Tensorflow,基于Tensorflow做文本蕴涵,提供数据和代码. 4. 语音识别 Automatic Speech Reco

HOSMEL: A Hot-Swappable Modularized Entity Linking Toolkit for Chinese ACL 2022 论文地址:https://aclanthology.org/2022.acl-demo.21.pdf 代码地址:https://github.com/THUDM/HOSMEL 动机 我们需要标注一个新数据集,比如将关系作为问题回答的附加特性的数据集,并在新数据集上重新训练EL模型.这种标注和模型重新训练是非常昂贵和低效的,这就提出了一个自

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Data; using System.Reflection; namespace RftToModel { class Program { static void Main(string[] args) { var result = ToModel<TestModel>.GetDelegate_To

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理

导读:这篇文章中作者尝试将 15 年的自然语言处理技术发展史浓缩为 8 个高度相关的里程碑事件,不过它有些偏向于选择与当前比较流行的神经网络技术相关的方向.我们需要关注的是,本文中介绍的许多神经网络模型都建立在同时代的非神经网络技术之上.在文章的最后,作者强调了这些有影响力的技术成果,它们为以后的 NLP 方法发展奠定了基础. 这是两篇系列文章中的第一篇.在 2018 年的 Indaba 深度学习大会 上,Herman Kamper 和我组织了一场自然语言处理研讨会,整个会议的幻灯片可以在 这里

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

经常有人问我:老大让我完成xxx,我不会,他也不会,但是很着急.这个任务怎么实现啊?这个任务需要什么技术啊?这种情况我遇到有100+次了,而且很多时候问得问题跟具体需要的技术简直是驴唇不对马嘴.所以今天整理了常见的30种NLP任务非常适合练手的Project,我觉得有俩作用:研究+练手,加深理解,做到更专业:收藏起来,以备不时之需,不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景,但是涵盖95+%以上是完全没问题的. 还有一个原因,马上周末了,我发现大部分人周五晚上开始到周一上午都不看技术相关的内容,今天本

Github https://github.com/sebastianruder/NLP-progress 官方网址 https://nlpprogress.com/ NLP-Progress 同时涵盖了传统的NLP任务,如依赖解析和词性标注,和一些新的任务,如阅读理解和自然语言推理.它的不仅为读者提供这些任务的 baseline 和 标准数据集,还记录了这些问题的state-of-the-art. 下面小编简单列举了几个NLP-Progress 记录的任务: Coreference resol

一.任务 Named Entity Recognition,简称NER.主要用于提取时间.地点.人物.组织机构名. 二.应用 知识图谱.情感分析.机器翻译.对话问答系统都有应用.比如,需要利用命名实体识别技术自动识别用户的查询,然后将查询中的实体链接到知识图谱对应的结点上,其识别的准确率将会直接影响到后续的一系列工作. 三.流程图 四.标注集 采用BMEWO标注体系进行标注 BME分别代表实体的首部.中部.尾部.W代表单独是一个实体,O代表非实体. 五.NER的难点 1)不同场景不同领域下差异较

作者:微软亚洲研究院链接:https://www.zhihu.com/question/19895141/answer/149475410来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 自然语言处理(简称NLP),是研究计算机处理人类语言的一门技术,包括: 1.句法语义分析:对于给定的句子,进行分词.词性标记.命名实体识别和链接.句法分析.语义角色识别和多义词消歧. 2.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

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

RESTful ,到现在相信已经没人不知道这个东西了吧!关于 RESTful 的概念,我这里就不做过多介绍了,传统的 Struts 对 RESTful 支持不够友好 ,但是 SpringMVC 对于 RESTful 提供了很好的支持,常见的相关注解有: @RestController @GetMapping @PutMapping @PostMapping @DeleteMapping @ResponseBody ... 这些注解都是和 RESTful 相关的,在移动互联网中,RESTful 得

自然语言处理(简称NLP),是研究计算机处理人类语言的一门技术,包括: 1.句法语义分析:对于给定的句子,进行分词.词性标记.命名实体识别和链接.句法分析.语义角色识别和多义词消歧. 2.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.什么原因.对谁.做了什么事.有什么结果.涉及到实体识别.时间抽取.因果关系抽取等关键技术. 3.文本挖掘(或者文本数据挖掘):包括文本聚类.分类.信息抽取.摘要.情感

RESTful ,到现在相信已经没人不知道这个东西了吧!关于 RESTful 的概念,我这里就不做过多介绍了,传统的 Struts 对 RESTful 支持不够友好 ,但是 SpringMVC 对于 RESTful 提供了很好的支持,常见的相关注解有: @RestController @GetMapping @PutMapping @PostMapping @DeleteMapping @ResponseBody ... 这些注解都是和 RESTful 相关的,在移动互联网中,RESTful 得

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

本章开始我们正式进入到实战项目开发过程,如何从需求分析获得的实体数据转到模型设计中来,变成Django项目中得模型层.当然,第一步还是在VS2019 IDE环境重创建一个工程项目,本文我们把工程名称命名为IndDemo,如下图: VS2019创建的Django项目结构如下图 现在按F5调试程序,又来到Django熟悉的欢迎页面了. 接下来让开始这趟实战之旅吧! 1.1. 实体关系图 从上一章需求涉及到的实体,来构建我们的实体关系图吧,这里的步骤也相当于早期开发设计的表结构设计,只是如前面章节说的

2-6 拆分实体到多表 问题 你有两张或是更多的表,他们共享一样的主键,你想将他们映射到一个单独的实体. 解决方案 让我们用图2-15所示的两张表来演示这种情况. 图 2-15,两张表,Prodeuct 和ProductWebInfo,拥有共同的主键 按下面的步骤为这两张表建模一个单独实体: 1.在你的项目中,创建一个继承至DbContext的上下文对象EF6RecipesContext: 2.使用代码清单2-8创建一个POCO实体Product: 代码清单2-8:创建一个POCO实体Produ

在前面的随笔<Entity Framework 实体框架的形成之旅--Code First的框架设计(5)>里介绍了基于Code First模式的实体框架的经验,这种方式自动处理出来的模式是通过在实体类(POCO类)里面添加相应的特性说明来实现的,但是有时候我们可能需要考虑基于多种数据库的方式,那这种方式可能就不合适.本篇主要介绍使用 Fluent API 配置实现Code First模式的实体框架构造方式. 使用实体框架 Code First 时,默认行为是使用一组 EF 中内嵌的约定将 P

在前面几篇介绍了Entity Framework 实体框架的形成过程,整体框架主要是基于Database First的方式构建,也就是利用EDMX文件的映射关系,构建表与表之间的关系,这种模式弹性好,也可以利用图形化的设计器来设计表之间的关系,是开发项目较多采用的模式,不过问题还是这个XML太过复杂,因此有时候也想利用Code First模式构建整个框架.本文主要介绍利用Code First 来构建整个框架的过程以及碰到的问题探讨. 1.基于SqlServer的Code First模式 为了快速

前言 在 Linux 底下的连结档有两种,一种是类似 Windows 的快捷方式功能的文件,可以让你快速的链接到目标文件(或目录),这种是软链接: 另一种则是透过文件系统的 inode 连结来产生新档名,而不是产生新文件!这种称为硬链接 (hard link). 这两种玩意儿是完全不一样的东西呢!现在就分别来谈谈. Hard Link (实体链接, 硬式连结或实际连结) 在前一小节当中,我们知道几件重要的信息,包括: 每个文件都会占用一个 inode ,文件内容由 inode 的记录来指向:想要

Deep Learning for NLP 文章列举 原文链接:http://www.xperseverance.net/blogs/2013/07/2124/   大部分文章来自: http://www.socher.org/ http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 包括从他们里面的论文里找到的related work   Word Embedding Learnig SENNA原始论文[ACL'07]Fas