职播间 | 自然语言处理中的多任务学习 & 复旦大学NLP实验室介绍
雷锋网AI研习社讯:过去几年,深度学习在自然语言处理中取得了很大的进展,但进展的幅度并不像其在计算机视觉中那么显著。其中一个重要的原因是数据规模问题。 多任务学习是将多个任务一起学习,充分挖掘多个任务之间的相关性,来提高每个任务的模型准确率,从而可以减少每个任务对训练数据量的需求。在本次公开课中,讲者将分享其所在研究组关于多任务学习在自然语言处理领域的最新工作。 分享主题 自然语言处理....
自然语言处理NLP快速入门
计算机非常擅长处理标准化和结构化的数据,如数据库表和财务记录。他们能够比我们人类更快地处理这些数据。但我们人类不使用“结构化数据”进行交流,也不会说二进制语言!我们用文字进行交流,这是一种非结构化数据。 不幸的是,计算机很难处理非结构化数据,因为没有标准化的技术来处理它。当我们使用c、java或python之类的语言对计算机进行编程时,我们实际上是给计算机一组它应该操作的规则。对于非结构化数据,....
重磅译制 | 更新:牛津大学xDeepMind自然语言处理 第6讲(下)NLP硬件和软件-英伟达GPU
牛津大学Deep NLP是一门关于自然语言处理(NLP)的高阶课程。课程由牛津大学和谷歌DeepMind(AlphaGo的开发机构)联合开设,是牛津大学计算机系2017年春季学期最新课程。由Phil Blunsom主讲,同时邀请到多位来自DeepMind和NVIDIA的业界讲师来做客座讲座。 大数据文摘已联系课程主讲人取得翻译授权,并联合北京邮电大学模式识别实验室组织了视频汉化,免费发布。 课程....
自然语言处理NLP概述
版权声明:本文为博主chszs的原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/chszs/article/details/78975731 自然语言处理NLP概述 版权声明:本文为博主chszs的原创文章,未经博主允许不得转载。 自然语言处理(Natural langua...

NLP1 —— Python自然语言处理环境搭建
最近开始研究自然语言处理了,所以准备好好学习一下,就跟着《Python自然语言处理》这本书,边学边整理吧 安装 Mac里面自带了python2.7,所以直接安装nltk就可以了。 默认执行sudo pip install -U nltk会报错: Collecting nltk Downloading nltk-3.2.4.tar.gz (1.2MB) 100% |█████████...


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 10: NLP+ 行业——与领域深度结合,为行业创造价值
趋势 10: NLP+ 行业——与领域深度结合,为行业创造价值 最后是谈与企业的合作。现在像银行、电器、医药、司法、教育、金融等各个领域对NLP的需求都非常多。 我预测NLP首先是会在信息准备的充分,并且服务方式本身就是知识和信息的领域产生突破。还比如司法领域,它的服务本身也有信息,它就会首先使用NLP。NLP最主要将会用在医疗、金融、教育和司法四个领域。 (本报告根据速记整理)
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 3: NLP 平台化——从封闭走向开放
趋势 3: NLP 平台化——从封闭走向开放 以前我们搞研究的,都不是很愿意分享自己的成果,像程序或是数据,现在这些资料彻底开放了,无论是学校还是大企业,都更多地提供平台。NLP领域提供的开放平台越来越多,它的门槛也越来越降低。 语音和语言其实有很大的差别,我认识的好几位国内外进入NLP的学者,他们发现NLP很复杂,因为像语音识别和语音合成等只有有限的问题,而且这些问题定义非常清晰。但到了自然.....
从语言学到深度学习NLP,一文概述自然语言处理
本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念,再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文,希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。 首先第一部分介绍了自然语言处理的基本概念,作者将 NLP 分为自然语言理解和自然语言生成,并解释了 NLP 过程的各个层级和应用,这一篇论文很适合读者系统的了解 NLP 的基本概念。 第二描述的是基于...
【NLP】基于自然语言处理角度谈谈CRF(二)
基于自然语言处理角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日21:25:35 【摘要】:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果。在中文分词、中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用。本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用。成文主要源于自然语言处理、机器学习、统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最.....
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