自然语言处理中的深度学习发展史和待解难题
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 自然语言处理（NLP）是指机器理解并解释人类写作与说话方式的能力。近年来，深度学习技术在自然语言处理方面的研究和应用也取得了显著的成果。 技术博客Sigmoidal最近发布了一篇文章，作者是机器学习工程师Rafal。 这篇文章讨论了自然语言处理方法的发展史，以及深度学习带来的影响。量子位编译如下： 在深度学习时代来临前 在2006年Hinton提出深...
中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势 趋势 2: 学习模式——从浅层学习到深度学习
趋势 2: 学习模式——从浅层学习到深度学习 浅层到深层的学习模式中，浅层是分步骤走，可能每一步都用了深度学习的方法，实际上各个步骤是串接起来的。直接的深度学习是一步到位的端到端，在这个过程中，我们确实可以看到一些人为贡献的知识，包括该分几层、每层的表示形式、一些规则等，但我们所谓的知识在深度学习里所占的比重确实减小了，主要体现在对深度学习网络结构的调整。
自然语言理解-从规则到深度学习
1. 引言 自然语言理解是人工智能的核心难题之一，也是目前智能语音交互和人机对话的核心难题。维基百科有如下描述[1]： Natural language understanding (NLU) is a subtopic of natural language processing in artificial intelligence that deals with machine readin....
江辉老师分享“自然语言处理的通用深度学习方法”
6月5号，由阿里巴巴iDST邀请到了江辉老师，在北京阿里巴巴绿地中心阿里同学们做了一场A New General Deep Learning Approach for Natural Language Processing的讲座。 分享概要 如今在NLP领域各种CNN，RNN及其变种网络层出不穷，但是它们在复杂度，模型训练等方面都有不少问题。在这样的现状下，能否有一种更简单的机制代替这样的复杂.....
DARPA 开发用于自然语言处理的深度学习项目
美国国防部高级研究计划局（DARPA）正在开发能够更好理解人类语言的深度学习技术，可以自动向情报分析人员汇报有用信息。 提到人工智能和自然语言处理，人们会想到谷歌、微软和雅虎等公司，却忽略了另外一条技术鲶鱼——DARPA。后者目前正在开发的一个“文本深度发掘与过滤”项目（DEFT），能够分析人类自身难以胜任的超大规模文本处理工作。 从DARPA的官网我们了解到这个项目启动与2012年中，至今已经....
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