隨著人工智能和深度學(xué)習(xí)程序在未來(lái)幾年的蓬勃發(fā)展，自然語(yǔ)言處理（NLP）將日益普及，而且必要性也與日俱增。PyTorch 自然語(yǔ)言處理是實(shí)現(xiàn)這些程序的不錯(cuò)選擇。
2022-07-07 10:01:31
2138 16.7。自然語(yǔ)言推理：微調(diào) BERT? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab
2023-06-05 15:44:43956 
自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing, NLP)一般包括以下內(nèi)容： 語(yǔ)音識(shí)別(Speech Recognition)：將人類語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以理解的形式。 語(yǔ)音合成
2023-08-03 16:22:333402 電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）大語(yǔ)言模型（LLM）是基于海量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。它不僅能夠生成自然語(yǔ)言文本，還能夠深入理解文本含義，處理各種自然語(yǔ)言任務(wù)，如文本摘要、問(wèn)答、翻譯
2024-01-02 09:28:331267 自然語(yǔ)言處理——79 總結(jié)、習(xí)題
2020-06-19 11:22:23
提高了召回率。增加詞表增加詞表是提高切分準(zhǔn)確率“立竿見(jiàn)影”的辦法。在自然語(yǔ)言處理中，只要是封閉集合的詞語(yǔ)或?qū)嶓w，可以考慮利用詞表來(lái)切分，例如成語(yǔ)。該方法簡(jiǎn)單有效。在明略分詞數(shù)據(jù)中，集成了全國(guó)所有的地名
2018-10-26 13:48:43
自然語(yǔ)言處理——66參數(shù)學(xué)習(xí)
2020-07-16 09:43:33
問(wèn)答是一個(gè)比較熱的概念，也是一個(gè)應(yīng)用比較廣泛的自然語(yǔ)言處理案例，當(dāng)前業(yè)界最高水平R-Net已經(jīng)可以達(dá)到80%多的準(zhǔn)確率，已經(jīng)是一個(gè)比較了不起的成就了，但是實(shí)際操作起來(lái)，也還是有一定難度，我也在不斷摸索
2018-11-28 10:02:37
，包括：分詞、詞性標(biāo)注、句法分析、命名實(shí)體識(shí)別，以及信息抽取領(lǐng)域的實(shí)體關(guān)系抽取等。2.1.分詞分詞是自然語(yǔ)言處理技術(shù)的基礎(chǔ)構(gòu)成之一，并且是其它技術(shù)的基礎(chǔ)?；诮y(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)的詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、句法分析
2018-09-27 09:57:14
自然語(yǔ)言處理——53 語(yǔ)言模型（數(shù)據(jù)平滑）
2020-04-16 11:11:25
自然語(yǔ)言處理——75 自動(dòng)分詞基本算法
2020-03-19 11:46:48
自然語(yǔ)言處理——82 功能合一文法(Function Unification Grammar, FUG)
2020-03-25 11:19:20
自然語(yǔ)言處理——76 未登錄詞識(shí)別
2019-10-23 17:00:22
自然語(yǔ)言處理——78 詞性標(biāo)注方法
2020-04-21 11:38:38
（Moorfields Eye Hospital）的 8 名視網(wǎng)膜專家，診斷準(zhǔn)確率達(dá) 94.5％。DeepMind 的算法使用 Moorfields 提供的 14,884 個(gè)匿名 3D 視網(wǎng)膜掃描進(jìn)行訓(xùn)練，并由醫(yī)生
2018-08-15 11:01:51
和邏輯表示。語(yǔ)義分析就是對(duì)信息所包含的語(yǔ)義的識(shí)別，并建立一種計(jì)算模型，使其能夠像人那樣理解自然語(yǔ)言。語(yǔ)義分析是自然語(yǔ)言理解的根本問(wèn)題，它在自然語(yǔ)言處理、信息檢索、信息過(guò)濾、信息分類、語(yǔ)義挖掘等領(lǐng)域有著廣泛
2018-10-19 11:34:47
《Python自然語(yǔ)言處理（第二版）-Steven Bird等》學(xué)習(xí)筆記：第09章 建立基于特征的文法
2020-04-26 12:38:11
TF之LoR：基于tensorflow實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字圖片識(shí)別準(zhǔn)確率
2018-12-19 17:05:39
人工智能。自然語(yǔ)言處理涉及的幾個(gè)層次：作為輸入一共有兩個(gè)來(lái)源，語(yǔ)音與文本。所以第一級(jí)是語(yǔ)音識(shí)別和OCR或分詞（事實(shí)上，跳過(guò)分詞雖然理所當(dāng)然地不能做句法分析，但字符級(jí)也可以直接做不少應(yīng)用）。接下來(lái)是形態(tài)學(xué)
2019-01-02 14:43:15
最近，python自然語(yǔ)言是越來(lái)越火了，那么什么是自然語(yǔ)言。自然語(yǔ)言（Natural Language ）廣納了眾多技術(shù)，對(duì)自然或人類語(yǔ)言進(jìn)行自動(dòng)生成，處理與分析。雖然大部分 NLP 技術(shù)繼承自語(yǔ)言
2018-05-02 13:50:17
自然語(yǔ)言處理技術(shù)的功勞。可以說(shuō)，只要有大量文本數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景，幾乎都涉及到NLP技術(shù)，也都可以使用相關(guān)自然語(yǔ)言處理產(chǎn)品的接口來(lái)做智能分析。比如：社交媒體上的用戶言論，可以使用騰訊云NLP的情感分析接口，來(lái)做
2019-10-09 15:28:44
中文自然語(yǔ)言處理——商品評(píng)論情感判別
2020-05-27 12:50:35
什么是自然語(yǔ)言處理？自然語(yǔ)言處理任務(wù)有哪些？自然語(yǔ)言處理的方法是什么？
2021-09-08 06:51:28
會(huì)識(shí)別出我們正確說(shuō)的話。 我們使用免費(fèi)服務(wù)將在線遇到的外語(yǔ)短語(yǔ)翻譯成英語(yǔ)， 有時(shí)它們可以為我們提供準(zhǔn)確的翻譯。 盡管自然語(yǔ)言處理取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但仍有很大的改進(jìn)空間。[理...
2021-07-23 10:22:52
和數(shù)學(xué)是人類的兩大主要成就，使其優(yōu)于其他生物。語(yǔ)言使人類能夠交流、傳遞和儲(chǔ)存主觀知識(shí)，而數(shù)學(xué)則使人類能夠交流和儲(chǔ)存定量知識(shí)。自然語(yǔ)言處理和文本分析涉及解析自然人類語(yǔ)言、識(shí)別知識(shí)和語(yǔ)義表示、自然語(yǔ)言處理
2022-03-22 11:19:16
自然語(yǔ)言處理——54 語(yǔ)言模型(自適應(yīng))
2020-04-09 08:20:30
DL之RBM：基于RBM實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別高準(zhǔn)確率
2018-12-28 10:19:08
你好帶時(shí)鐘的教程 3。如何提高準(zhǔn)確率？最好的祝福安杰伊
2023-01-12 07:26:27
自然語(yǔ)言處理筆記9-哈工大 關(guān)毅
2020-06-04 16:34:18
的中文詞法分析工具包，具有中文分詞和詞性標(biāo)注功能。開(kāi)發(fā)語(yǔ)言：網(wǎng)址：THULAC：一個(gè)高效的中文詞法分析工具包開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)：清華大學(xué)自然語(yǔ)言處理與社會(huì)人文計(jì)算實(shí)驗(yàn)室協(xié)議：研究目的免費(fèi)開(kāi)放源代碼，商用目的需洽談
2018-11-26 10:31:45
、情感分析、文檔去重、全文檢索和編碼轉(zhuǎn)換十三項(xiàng)獨(dú)立功能，針對(duì)自然語(yǔ)言的研究，也為軟件工程師提供了二次開(kāi)發(fā)接口。 自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的重要演講方向。主要涉及人機(jī)相互的通信方式和實(shí)踐方法，相關(guān)分析表示，自然語(yǔ)言的處理的市場(chǎng)價(jià)值將在未來(lái)幾年不斷得到大的提升和跨越。
2019-09-19 14:10:38
請(qǐng)問(wèn)誰(shuí)做過(guò)蟻群算法選擇圖像特征，使識(shí)別準(zhǔn)確率最高？有學(xué)習(xí)資料或者matlab代碼可以讓我學(xué)習(xí)一下嗎
2019-02-17 17:20:32
表示，準(zhǔn)確率已達(dá)到95%。該研究將幫助有語(yǔ)言障礙的人能有一個(gè)更好的溝通方式，如癱瘓者、中風(fēng)者以及自閉癥等。研究者將電極植入患者的顳葉中，觀察患者對(duì)于兩種圖片的神經(jīng)反應(yīng)，這兩種圖片分別是關(guān)于頭像和房子
2018-12-18 22:07:30
調(diào)用了科大訊飛的語(yǔ)音識(shí)別能力，通過(guò)與用戶的對(duì)話內(nèi)容，系統(tǒng)進(jìn)行自然語(yǔ)言處理，將對(duì)話條例指向診斷條目，并結(jié)合患者主訴情況及其家族病史、既往病史等做成一個(gè)全面的預(yù)診斷，為醫(yī)生提供更豐富的多模態(tài)評(píng)估依據(jù)。從而
2018-07-09 09:15:39
摘要：提出了空間信息自然語(yǔ)言查詢接口，并討論了基于語(yǔ)義詞典的建立、中文分詞、查詢文法規(guī)則及其應(yīng)用領(lǐng)域等主要問(wèn)題。關(guān)鍵詞：自然語(yǔ)言；空間信息；空間查詢
2009-01-09 12:00:55
14 基于自然語(yǔ)言處理的知識(shí)檢索算法研究_賈潤(rùn)亮
2017-01-07 21:39:441 前言 我們?cè)谌粘Ｉ钪薪?jīng)常使用自然語(yǔ)言對(duì)話系統(tǒng)，比如蘋果Siri?，F(xiàn)在的對(duì)話系統(tǒng)多數(shù)只能做單輪對(duì)話，可以幫助用戶完成一些簡(jiǎn)單的任務(wù)，如問(wèn)天氣，查股票（如果做多輪對(duì)話，也是在單輪對(duì)話的基礎(chǔ)上加一些簡(jiǎn)單
2017-10-13 17:50:391 針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景空間關(guān)系自然語(yǔ)言描述存在的問(wèn)題，提出了一種組合參考物框架下空間關(guān)系自然語(yǔ)言描述方法。層級(jí)參照物的選取方法被用于確定組合參考框架，三維可視域被用于實(shí)現(xiàn)三維空間關(guān)系的描述，云模型被用于實(shí)現(xiàn)
2017-11-09 17:36:4317 。深度學(xué)習(xí)的興起又讓人們重新開(kāi)始研究循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network），并在序列問(wèn)題和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得很大的成功。本文將從循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)出發(fā)，介紹RNN在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用及其PyTorch 實(shí)現(xiàn)。
2017-11-28 11:41:585495 
針對(duì)計(jì)算機(jī)對(duì)視頻進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注和描述準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，提出一種基于多特征融合的深度視頻自然語(yǔ)言描述的方法。該方法提取視頻幀序列的空間特征、運(yùn)動(dòng)特征、視頻特征，進(jìn)行特征的融合，使用融合的特征訓(xùn)練基于長(zhǎng)短
2017-12-04 14:07:081 針對(duì)傳統(tǒng)以句法分析為主的數(shù)據(jù)庫(kù)自然語(yǔ)言接口系統(tǒng)識(shí)別用戶語(yǔ)義準(zhǔn)確率不高，且需要大量人工標(biāo)注訓(xùn)練語(yǔ)料的問(wèn)題，提出了一種基于復(fù)述的中文自然語(yǔ)言接口（ NLIDB）實(shí)現(xiàn)方法。首先提取用戶語(yǔ)句中表征數(shù)據(jù)庫(kù)
2017-12-19 10:43:500 自然語(yǔ)言處理常用模型使用方法一、N元模型二、馬爾可夫模型以及隱馬爾可夫模型及目前常用的自然語(yǔ)言處理開(kāi)源項(xiàng)目/開(kāi)發(fā)包有哪些？
2017-12-28 15:42:305382 
自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語(yǔ)言處理是一門融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。
2017-12-28 16:56:2818017 
自然語(yǔ)言處理就是實(shí)現(xiàn)人機(jī)間自然語(yǔ)言通信，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成是十分困難的，造成困難的根本原因是自然語(yǔ)言文本和對(duì)話的各個(gè)層次上廣泛存在的各種各樣的歧義性或多義性。用自然語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)進(jìn)行通信，這是人們長(zhǎng)期以來(lái)所追求的。因?yàn)樗扔忻黠@的實(shí)際意義，同時(shí)也有重要的理論意義。
2017-12-28 17:10:095073 人工智能已經(jīng)是大部分普通人都耳熟能詳?shù)脑~匯，而人們對(duì)自然語(yǔ)言處理技術(shù)的了解程度卻大部分還停留在表面階段。本文通過(guò)回顧自然語(yǔ)言處理的發(fā)展歷史，解讀2015年整個(gè)自然語(yǔ)言處理行業(yè)的重大變化，進(jìn)而提出新的時(shí)代下自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展難點(diǎn)、以及對(duì)于自然語(yǔ)言處理所提出的挑戰(zhàn)、自然語(yǔ)言處理未來(lái)的發(fā)展方向。
2017-12-29 09:25:2138573 借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，以及大數(shù)據(jù)語(yǔ)料的積累，自然語(yǔ)言處理技術(shù)發(fā)生了突飛猛進(jìn)的變化。越來(lái)越多的科技巨頭開(kāi)始看到了這塊潛在的“大蛋糕”中蘊(yùn)藏的價(jià)值，通過(guò)招兵買馬、合作、并購(gòu)
2017-12-29 09:34:2922167 在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)的承諾是：給新模型帶來(lái)更好的性能，這些新模型可能需要更多數(shù)據(jù)，但不再需要那么多的語(yǔ)言學(xué)專業(yè)知識(shí)。
2017-12-29 13:52:3927280 作者用Jieba + Word2vec + NetworkX 結(jié)合在一起，做了一次自然語(yǔ)言分析，語(yǔ)料是 金庸的武俠小說(shuō)《倚天屠龍記》
2018-03-23 16:01:317878 自然語(yǔ)言處理（NLP）關(guān)注的是人類的自然語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)設(shè)備之間的相互關(guān)系。NLP是計(jì)算機(jī)語(yǔ)言學(xué)的重要方面之一，它同樣也屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域。而文本挖掘和NLP的存在領(lǐng)域類似，它關(guān)注的是識(shí)別文本數(shù)據(jù)中有趣并且重要的模式。
2018-04-10 14:58:5917525 
2018CCAI大會(huì)邀請(qǐng)到國(guó)內(nèi)NLP領(lǐng)域頂尖學(xué)者，蘇州大學(xué)特聘教授，計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長(zhǎng)，人類語(yǔ)言技術(shù)研究所所長(zhǎng)、國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者的張民教授將以《自然語(yǔ)言處理方法和應(yīng)用》為題做專題講座。
2018-06-25 15:44:485204 據(jù)悉，該空調(diào)利用人工智能技術(shù)分析人們的表情等行為狀態(tài)，判斷并調(diào)整空調(diào)溫度，通過(guò)空間內(nèi)溫度的改變來(lái)改善員工的精神狀態(tài)。
2018-07-30 14:58:001039 語(yǔ)言是人類特有的技能，是人類智慧的體現(xiàn)。在人工智能時(shí)代，自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)為機(jī)器賦予了這樣的語(yǔ)言功能，讓機(jī)器有了自然語(yǔ)言識(shí)別能力，為用戶體驗(yàn)開(kāi)辟了新路徑。
2018-08-07 16:27:001422 現(xiàn)在的人工智能理論很多是類似早期的推理系統(tǒng)，專家系統(tǒng)，圖像識(shí)別，基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或者所謂的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等等，其本質(zhì)都是人在架構(gòu)，給予了系統(tǒng)太多人為的假定和人為的算法，這個(gè)與自然語(yǔ)言系統(tǒng)的自然
2018-08-07 17:47:049 語(yǔ)言是人類特有的技能，是人類智慧的體現(xiàn)。在人工智能時(shí)代，自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)為機(jī)器賦予了這樣的語(yǔ)言功能，讓機(jī)器有了自然語(yǔ)言識(shí)別能力，為用戶體驗(yàn)開(kāi)辟了新路徑。
2018-08-09 11:19:223892 由 龍騎士 于 星期二, 2018-09-18 15:13 發(fā)表 自然語(yǔ)言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論
2018-09-18 22:31:01578 自然語(yǔ)言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。隨著深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的大放異彩，人們對(duì)深度學(xué)習(xí)在NLP的價(jià)值也寄予厚望。
2018-09-21 14:22:578232 word embedding 是現(xiàn)在自然語(yǔ)言處理中最常用的 word representation 的方法，常用的word embedding 是word2vec的方法，然而word2vec本質(zhì)上是一個(gè)靜態(tài)模型，也就是說(shuō)利用word2vec訓(xùn)練完每個(gè)詞之后，詞的表示就固定了，
2019-05-02 14:32:003042 
用深度學(xué)習(xí)對(duì)自然語(yǔ)言處理（NLP）進(jìn)行分類
2018-11-05 06:51:002945 人工智能。自然語(yǔ)言處理涉及的幾個(gè)層次：自然語(yǔ)言處理的幾個(gè)層次作為輸入一共有兩個(gè)來(lái)源，語(yǔ)音與文本。所以第一級(jí)是語(yǔ)音識(shí)別和OCR或分詞（事實(shí)上，跳過(guò)分詞雖然理所當(dāng)然地不能做句法分析，但字符級(jí)也可以直接做不少
2018-11-29 14:33:45522 本文深入淺出地介紹了近些年的自然語(yǔ)言中的注意力機(jī)制包括從起源、變體到評(píng)價(jià)指標(biāo)方面。
2019-01-25 16:51:176045 
對(duì)于新型的深度學(xué)習(xí)框架，目前在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用還有待進(jìn)一步加深和提高。比如對(duì)抗學(xué)習(xí)、對(duì)偶學(xué)習(xí)等雖然在圖像處理領(lǐng)域得到了比較好的效果，但是在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的效果就稍微差一些。形。
2019-04-05 17:07:005649 診斷對(duì)象語(yǔ)音的頻率、節(jié)奏、語(yǔ)氣和發(fā)音特征，來(lái)推斷其情緒、情感、認(rèn)知等狀態(tài)。研究人員22日在《抑郁癥和焦慮癥》雜志上發(fā)表研究報(bào)告稱，這一人工智能工具診斷創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙的準(zhǔn)確率高達(dá)89%。
2019-07-03 10:03:28273 接著，對(duì)自然語(yǔ)言處理面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析，包括自然語(yǔ)言中大量存在的未知語(yǔ)言現(xiàn)象、歧義詞匯和結(jié)構(gòu)、隱喻表達(dá)、以及翻譯問(wèn)題中不同語(yǔ)言之間概念的不對(duì)等性等，語(yǔ)義概念的表示和計(jì)算、說(shuō)話人意圖的理解和推理、以及語(yǔ)用場(chǎng)景的分析是當(dāng)前面臨的核心挑戰(zhàn)。
2019-05-19 09:33:343293 人工智能理解自然語(yǔ)言的原理是什么？要有針對(duì)性地回答該問(wèn)題，需先將它的議題邊界進(jìn)行明確定義。如果將該問(wèn)題理解為如何利用計(jì)算機(jī)工具處理和分析自然語(yǔ)言，以實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行的有效溝通，那么可以得到一個(gè)相對(duì)狹義的回答。
2019-08-09 14:43:195582 學(xué)術(shù)領(lǐng)域叫自然語(yǔ)言，其實(shí)指的就是人類語(yǔ)言。自然語(yǔ)言處理可以說(shuō)是從人工智能這個(gè)詞尚未出現(xiàn)前，就是一個(gè)重要研究對(duì)象。
2019-10-31 16:30:003322 要想理解自然語(yǔ)言處理，讓我們先來(lái)看什么是“自然語(yǔ)言”。通常認(rèn)為，語(yǔ)言是人類區(qū)別其他動(dòng)物的本質(zhì)特性。在所有生物中，只有人類才具有語(yǔ)言能力。
2019-11-04 22:22:2410303 機(jī)器翻譯是更好的自然語(yǔ)言處理（NLP）應(yīng)用程序之一，但它并不是最常用的一種。
2020-04-24 15:12:385434 自然語(yǔ)言處理是一門融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語(yǔ)言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫?b class="flag-6" style="color: red">語(yǔ)言，所以它與語(yǔ)言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系，但又有重要的區(qū)別。
2020-05-11 17:22:029227 科學(xué)、數(shù)學(xué)等于一體的科學(xué)。旨在從文本數(shù)據(jù)中提取信息。目的是讓計(jì)算機(jī)處理或“理解”自然語(yǔ)言，以執(zhí)行自動(dòng)翻譯、文本分類和情感分析等。自然語(yǔ)言處理是人工智能中最為困難的問(wèn)題之一。
2020-07-06 16:30:2412429 近日，科技公司谷歌和微軟相繼在一份權(quán)威自然語(yǔ)言理解榜單中超越人類的表現(xiàn)，微軟宣稱這“標(biāo)志著邁向通用人工智能的重要里程碑?！?自然語(yǔ)言理解（Natural Language Understanding
2021-01-08 16:54:211687 “自然語(yǔ)言處理” （Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱NLP） 是近年來(lái)科技界最熱門的詞語(yǔ)之一，也是當(dāng)下人工智能研究最熱門的領(lǐng)域之一。自然語(yǔ)言處理推動(dòng)著語(yǔ)言智能的持續(xù)發(fā)展
2021-02-08 16:00:005698 近年來(lái)，圖像文本建模研究已經(jīng)成為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域一個(gè)重要的硏究方向。圖像常被用于增強(qiáng)句子的語(yǔ)義理解與表示。然而也有硏究人員對(duì)圖像信息用于句子語(yǔ)義理解的必要性提岀質(zhì)疑，原因是文本本身就能夠提供強(qiáng)有力
2021-03-24 11:33:5927 在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中使用注意力機(jī)制可準(zhǔn)確衡量單詞重要度。為此，提出一種注意力增強(qiáng)的自然語(yǔ)言推理模型aESM。將詞注意力層以及自適應(yīng)方向權(quán)重層添加到ESIM模型的雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)中，從而更有
2021-03-25 11:34:159 相關(guān)概念的基礎(chǔ)上，文中首先對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理模型的復(fù)雜結(jié)構(gòu)、難以探知的訓(xùn)練過(guò)程和樸素的基本原理等脆弱性成因進(jìn)行分析，進(jìn)一步闡述了文本對(duì)抗樣本的特點(diǎn)、分類和評(píng)價(jià)指標(biāo)，并對(duì)該領(lǐng)堿對(duì)抗技術(shù)涉及到的典型任
2021-04-20 14:36:5739 近幾年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其強(qiáng)大的表征能力逐漸取代傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)成為自然語(yǔ)言處理任務(wù)的基本模型。然而經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型只能處理歐氏空間中的數(shù)據(jù)，自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中，篇章結(jié)構(gòu)，句法甚至句子本身都以圖數(shù)據(jù)的形式存在。
2021-04-26 14:57:072952 
大規(guī)模語(yǔ)言模型（ LSLMs ）如 BERT 、 GPT-2 和 XL-Net 為許多自然語(yǔ)言處理（ NLP ）任務(wù)帶來(lái)了令人興奮的精度飛躍。自 2018 年 10 月發(fā)布以來(lái)， BERT （來(lái)自變形金剛的雙向編碼器表示）及其眾多變體仍然是最流行的語(yǔ)言模型之一， 仍然提供最先進(jìn)的準(zhǔn)確性 。
2022-04-02 10:31:181545 
Smartbi 10.5版本已發(fā)布，我們知道它的一大亮點(diǎn)是智能。比如對(duì)話式分析，幫助用戶以業(yè)務(wù)思維和業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)，在PC端和手機(jī)端通過(guò)自然語(yǔ)言輸入的方式快速展現(xiàn)出想要洞察的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)所問(wèn)即所答!
2022-05-06 11:26:01661 
自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱NLP）就是用計(jì)算機(jī)來(lái)處理、理解以及運(yùn)用人類語(yǔ)言(如中文、英文等)，它屬于人工智能的一個(gè)分支，是計(jì)算機(jī)科學(xué)與語(yǔ)言學(xué)的交叉學(xué)科。
2022-05-11 15:45:14864 
連續(xù)多年入選 “Gartner增強(qiáng)分析代表廠商”的Smartbi正是看到了自然語(yǔ)言查詢的趨勢(shì)，自主研發(fā)了增強(qiáng)分析 NLA，希望能夠利用自然語(yǔ)言查詢、知識(shí)圖譜、推薦算法、智能問(wèn)答等智能技術(shù)來(lái)了解使用者對(duì)數(shù)據(jù)的需求，從而幫助使用者更快地進(jìn)行分析，獲取更多的資料。
2022-05-24 17:35:38456 從上面的文章可以知道Smartbi的NLA有強(qiáng)大的對(duì)話式分析、語(yǔ)音控制大屏、儀表盤智能問(wèn)答的功能，他可以讓你的工作走向智能化，提高工作效率。下面從Linux的角度講講怎么部署NLA自然語(yǔ)言分析。
2022-05-30 15:15:48571 
NLA自然語(yǔ)言分析便是順應(yīng)數(shù)據(jù)分析大環(huán)境而誕生的一項(xiàng)功能，為用戶提供更加智能便捷的數(shù)據(jù)分析。
2022-06-02 10:07:06347 TreeBank 作為自然語(yǔ)言語(yǔ)法的結(jié)構(gòu)化表示可謂廣為人知，其實(shí)在語(yǔ)義層面也有一種類似的結(jié)構(gòu)化方法——抽象語(yǔ)義表示（Abstract Meaning Representation，AMR）。
2022-09-05 14:22:521300 自然語(yǔ)言生成（又稱為文本生成）旨在基于輸入數(shù)據(jù)用人類語(yǔ)言生成合理且可讀的文本。隨著預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的發(fā)展，GPT-3，BART等模型逐漸成為了生成任務(wù)的主流模型。近年來(lái)，為了利用預(yù)訓(xùn)練階段編碼的豐富知識(shí)，提示學(xué)習(xí)成為了一個(gè)簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的方法。
2022-10-14 15:38:43762 ESIM是ACL2017的一篇論文，在當(dāng)時(shí)成為各個(gè)NLP比賽的殺器，直到現(xiàn)在仍是入門自然語(yǔ)言推理值得一讀的文章。
本文根據(jù)ESIM原文以及pytorch代碼實(shí)現(xiàn)對(duì)ESIM模型進(jìn)行總結(jié)
2023-02-22 11:34:31639 
，ChatGPT在自然語(yǔ)言處理中仍然存在著一些局限性和挑戰(zhàn)。本文將探討ChatGPT在自然語(yǔ)言處理中的局限性和挑戰(zhàn)，并分析其背后的原因。
2023-04-18 16:25:21934 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程16.4之自然語(yǔ)言推理和數(shù)據(jù)集.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 10:57:270 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程16.5之自然語(yǔ)言推理：使用注意力.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 10:49:510 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程16.7之自然語(yǔ)言推理：微調(diào)BERT.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 10:52:190 16.4。自然語(yǔ)言推理和數(shù)據(jù)集? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:42299 16.5。自然語(yǔ)言推理：使用注意力? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab
2023-06-05 15:44:42302 
。該功能很快將在Amazon QuickSight上線，幫助企業(yè)輕松探索數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)并分享洞察。 借助Amazon QuickSight中新增的生成式BI功能，業(yè)務(wù)分析師能夠使用自然語(yǔ)言輕松執(zhí)行日常
2023-08-14 19:04:07356 
自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing）是一種人工智能的技術(shù)及領(lǐng)域，它致力于讓計(jì)算機(jī)理解及處理人類語(yǔ)言。它可以幫助計(jì)算機(jī)對(duì)人類語(yǔ)言進(jìn)行處理、理解和生成，使得計(jì)算機(jī)可以像人類一樣與人們進(jìn)行交互，如智能語(yǔ)音助手、自動(dòng)翻譯器、智能問(wèn)答系統(tǒng)等。
2023-08-23 17:26:512060 自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing)是一種人工智能技術(shù)，它是研究自然語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)之間的交互和通信的一門學(xué)科。自然語(yǔ)言處理旨在研究機(jī)器如何理解人類語(yǔ)言，并使機(jī)器能夠利用自然語(yǔ)言與人類進(jìn)行交互、執(zhí)行任務(wù)等。
2023-08-23 17:31:14692 自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing, NLP)的定義是通過(guò)電腦軟件程序?qū)崿F(xiàn)人們?nèi)粘?b class="flag-6" style="color: red">語(yǔ)言的機(jī)器自動(dòng)處理。為了幫助計(jì)算機(jī)理解，掌握自然語(yǔ)言處理的基本原理，需要涉及到自然語(yǔ)言處理的發(fā)展史和人工智能的概念和發(fā)展史，以及自然語(yǔ)言處理和人工智能之間的區(qū)別。
2023-08-23 18:22:37478 自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing，NLP)是人工智能(AI)中的一個(gè)分支，它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行處理，使得電腦能夠理解和操作人類語(yǔ)言。自然語(yǔ)言處理技術(shù)包括文本分析、語(yǔ)音識(shí)別和機(jī)器翻譯等，這些技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于在線客服、文本分類、語(yǔ)音助手等領(lǐng)域。
2023-08-28 17:32:09785 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《硬件加速自然語(yǔ)言理解解決方案.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-13 10:45:120 本研究提出了ExTraCT框架，利用自然語(yǔ)言進(jìn)行軌跡校正。該框架結(jié)合了大型語(yǔ)言模型（LLMs）用于自然語(yǔ)言理解和軌跡變形函數(shù)。ExTraCT能夠根據(jù)場(chǎng)景在線生成軌跡修改特征及其自然語(yǔ)言描述，通過(guò)
2024-01-19 10:45:55154 
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論