利用词嵌入和语义表示技术来提高自然语言处理任务的性能
利用词嵌入和语义表示技术来提高自然语言处理任务的性能主要有以下几种方法: 预训练语义模型作为特征提取器: 使用诸如Word2Vec、GloVe、BERT等预训练的语义模型,提取文本的语义特征。将这些语义特征作为输入,应用到下游的自然语言处理任务中,如文本分类、命名实体识别等。这样可以利用预训练模型学习到的丰富语义信息,提升模型性能。 迁移学习和微调: 在预训练的语义模型基础上,针对特定任务进行微....
看文本知语义：谷歌推一步到位自然语言理解框架SLING | 论文+代码
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 大多数自然语言理解（NLU）系统分析语言的过程是一条由分析步骤组成的流水线：先标注词性，再进行句法依存分析，然后为输入文本计算出语义表示。 谷歌打破了这条流水线上的所有步骤，把它们捏到了一起，推出了一步到位的自然语言理解系统：SLING。 SLING能够直接分析自然语言文本，根据它的语义表示生成语义框架图示。与原有的大多数系统相比，它避免了自然语言...
【Spark Summit East 2017】使用机器学习注释器和大规模深度学习本体进行语义自然语言理解
更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。 本讲义出自David Talby在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了一个通过自由文本格式的病人记录给出临床诊断推理和实.....
NLPIR语义分词技术给自然语言处理带来新驱动
随着信息的快速速增长，让搜索引擎成了人们查找信息的首要工具。如今在中文搜索引擎领域，国内搜索引擎已经同国外搜索引擎效果上相差不大了。能形成现在这样的局面，是有一个重要的原因：英文和中文两种语言自身的书写方式不相同，其中在计算机涉及的技术就是中文分词技术。 分词技术发展至今，也已经有十几年的历史。目前在中文分词领域，已经有很多成熟的分词技术。中文是由连续文字组成，缺乏有效的间隔，虽然有句、段....
用深度学习来获取文本语义: 词向量应用于自然语言处理
◆ ◆ ◆ 序 词向量是一种把词处理成向量的技术，并且保证向量间的相对相似度和语义相似度是相关的。这个技术是在无监督学习方面最成功的应用之一。传统上，自然语言处理（NLP）系统把词编码成字符串。这种方式是随意确定的，且对于获取词之间可能存在的关系并没有提供有用的信息。词向量是NLP领域的一个替代方案。它把词或短语映射成实数向量，把特征从词汇表大小的高维度空间降低到一个相对低的维...
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