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
3106 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(lèi)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 16:22:339602 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(zhuān)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(lèi)、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
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(lèi)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
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(xiě)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
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 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 15:42:306424 
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(mén)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 16:56:2818610 
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 17:10:095531 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 09:25:2140632 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(zhuān)業(yè)知識(shí)。
2017-12-29 13:52:3930578 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 16:01:319099 自然語(yǔ)言處理（NLP）關(guān)注的是人類(lèi)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(lèi)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 14:58:5918487 
日前，阿里云對(duì)外披露了ET醫(yī)療大腦的新突破。用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)妊娠糖尿病的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確率達(dá)到83%。在孕早期積極干預(yù)后有望將實(shí)際發(fā)病率下降65%以上。
2018-04-26 16:13:344899 受試者工作特征（ROC）曲線是另一個(gè)二分類(lèi)器常用的工具。它非常類(lèi)似與準(zhǔn)確率/召回率曲線，但不是畫(huà)出準(zhǔn)確率對(duì)召回率的曲線，ROC 曲線是真正例率（true positive rate，另一個(gè)名字叫
2018-06-19 15:20:3521740 
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(lèi)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(zhuān)題講座。
2018-06-25 15:44:486007 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 14:58:001192 據(jù)VentureBeat報(bào)道，由谷歌旗下DeepMind Health、Moorfields眼科醫(yī)院NHS信托基金和倫敦大學(xué)學(xué)院眼科研究所共同創(chuàng)建的人工智能（AI）系統(tǒng)，可以為50多種眼疾推薦治療方案，準(zhǔn)確率高達(dá)94%，與頂級(jí)人類(lèi)專(zhuān)家不相上下。
2018-08-18 11:07:212080 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 22:31:011162 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 14:22:579329 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 14:32:003930 
用深度學(xué)習(xí)對(duì)自然語(yǔ)言處理（NLP）進(jìn)行分類(lèi)
2018-11-05 06:51:003963 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 14:33:45980 人工智能讀病例登自然子刊：用于兒科診斷系統(tǒng)，準(zhǔn)確率90％，該研究的通訊作者，廣州市婦女兒童醫(yī)療中心夏慧敏教授表示，“這篇文章的啟示意義在于，通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)文本病歷，人工智能或?qū)⒖梢?b class="flag-6" style="color: red">診斷更多疾玻”但他
2019-07-05 15:29:583305 
韓國(guó)研究小組研發(fā)了一套基于AI的醫(yī)療影像判讀系統(tǒng)，可以通過(guò)胸部X射線篩查肺癌等肺部疾病，診斷準(zhǔn)確率比人類(lèi)醫(yī)生高近20％。
2019-04-12 16:50:312196 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(chēng)，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 10:03:28630 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 09:33:344319 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 14:43:196933 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(lèi)區(qū)別其他動(dòng)物的本質(zhì)特性。在所有生物中，只有人類(lèi)才具有語(yǔ)言能力。
2019-11-04 22:22:2411675 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 15:12:385993 自然語(yǔ)言處理是一門(mén)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 17:22:0211022 這套邏輯和人類(lèi)用眼睛、大腦、手臂工作的邏輯差不多，而且效率也足夠了。以塑料瓶為例，AI垃圾分類(lèi)的準(zhǔn)確率和召回率達(dá)到99%，單張圖片的識(shí)別時(shí)間不到半秒鐘。
2020-06-16 15:10:214007 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(lèi)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 16:30:2413882 近日美國(guó)國(guó)土安全部（DHS）發(fā)布公告稱(chēng)，其在三屆年度生物識(shí)別技術(shù)大會(huì)上測(cè)試了戴口罩面部識(shí)別技術(shù)，性能最好的算法模型準(zhǔn)確率高達(dá)96%。
2021-01-18 16:17:252812 “自然語(yǔ)言處理” （Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱(chēng)NLP） 是近年來(lái)科技界最熱門(mén)的詞語(yǔ)之一，也是當(dāng)下人工智能研究最熱門(mén)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 16:00:006854 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(lèi)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 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 10:31:182418 
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 11:26:011218 
自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱(chēng)NLP）就是用計(jì)算機(jī)來(lái)處理、理解以及運(yùn)用人類(lèi)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 15:45:141538 
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 17:35:381015 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 10:07:06701 賓夕法尼亞州立大學(xué)的研究人員使用一種現(xiàn)成的汽車(chē)?yán)走_(dá)傳感器和一種新穎的處理方法，證明他們可以探測(cè)到手機(jī)耳機(jī)的震動(dòng)，并破譯電話另一端的人在說(shuō)什么，準(zhǔn)確率高達(dá)83%。 據(jù)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程助理教授
2022-10-25 20:34:172095 ，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 16:25:212550 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 。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 19:04:071076 
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(mén)學(xué)科。自然語(yǔ)言處理旨在研究機(jī)器如何理解人類(lèi)語(yǔ)言，并使機(jī)器能夠利用自然語(yǔ)言與人類(lèi)進(jìn)行交互、執(zhí)行任務(wù)等。
2023-08-23 17:31:142621 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 18:22:371657 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(lèi)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(lèi)、語(yǔ)音助手等領(lǐng)域。
2023-08-28 17:32:092272 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 10:45:551155 
自然語(yǔ)言處理（NLP）是人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，它研究的是如何使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成人類(lèi)自然語(yǔ)言。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用逐漸展現(xiàn)出其強(qiáng)大的潛力和優(yōu)勢(shì)。本文
2024-07-01 14:09:441285 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing, NLP）作為人工智能（AI）領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，旨在使計(jì)算機(jī)能夠理解和處理人類(lèi)自然語(yǔ)言。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展
2024-07-02 12:50:511680 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，它專(zhuān)注于構(gòu)建能夠理解和生成人類(lèi)語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。NLP的目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠像人類(lèi)一樣
2024-07-02 18:16:373645 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱(chēng)NLP）是人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI）領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。它涉及到計(jì)算機(jī)與人類(lèi)語(yǔ)言
2024-07-03 14:09:013409 自然語(yǔ)言文本。在自然語(yǔ)言處理中，列舉法和描述法是兩種常見(jiàn)的方法。 列舉法 列舉法是一種基于規(guī)則的方法，它通過(guò)列舉所有可能的情況來(lái)解決問(wèn)題。在自然語(yǔ)言處理中，列舉法通常用于詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、句法分析等任務(wù)。列舉法的特點(diǎn)如下： 1.1 規(guī)則性 列舉法的核心
2024-07-03 14:13:082602 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱(chēng)NLP）是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它涉及到計(jì)算機(jī)與人類(lèi)語(yǔ)言之間的交互。NLP的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能夠理解、生成和處理人類(lèi)語(yǔ)言
2024-07-03 14:15:402644 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱(chēng)NLP）是人工智能和語(yǔ)言學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)分支，它涉及到使用計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)處理、分析和生成自然語(yǔ)言文本。自然語(yǔ)言處理技術(shù)的應(yīng)用非常
2024-07-03 14:18:492796 ，廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、情感分析、語(yǔ)音識(shí)別、智能問(wèn)答、文本摘要等眾多領(lǐng)域。 自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展可以追溯到20世紀(jì)50年代。1950年，圖靈提出了著名的圖靈測(cè)試，標(biāo)志著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的誕生。20世紀(jì)70年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，自然語(yǔ)言處理技術(shù)開(kāi)始逐漸成熟。80年
2024-07-03 14:20:472459 得到了廣泛的應(yīng)用，如搜索引擎、語(yǔ)音助手、機(jī)器翻譯、情感分析等。 1. 提高信息獲取效率 自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠快速地從大量文本數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，幫助用戶節(jié)省查找和篩選信息的時(shí)間。例如，搜索引擎通過(guò)NLP技術(shù)理解用戶的查詢意圖，提供更準(zhǔn)確、更相關(guān)的搜索結(jié)果。
2024-07-03 14:24:331540 ，以下是一些主要的自然語(yǔ)言處理技術(shù)： 詞法分析（Lexical Analysis）：詞法分析是自然語(yǔ)言處理的第一步，它包括分詞（Tokenization）、去除停用詞（Stopwords Removal
2024-07-03 14:30:203160 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱(chēng)NLP）是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它致力于使計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類(lèi)語(yǔ)言。NLP技術(shù)在機(jī)器翻譯、情感分析、語(yǔ)音識(shí)別
2024-07-09 10:32:462234 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中的目標(biāo)、場(chǎng)景、行為等信息的識(shí)別和理解。圖像識(shí)別技術(shù)包括圖像預(yù)處理、特征提取、分類(lèi)器設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練等多個(gè)環(huán)節(jié)。 1.2 自然語(yǔ)言處理的定義 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Proces
2024-07-16 10:54:432302 人工智能（AI）回答的準(zhǔn)確率是一個(gè)相對(duì)的概念，會(huì)受到多個(gè)因素的影響，因此不能一概而論地說(shuō)其準(zhǔn)確率高或低。以下是對(duì)AI回答準(zhǔn)確率及其影響因素的分析： 一、AI回答準(zhǔn)確率的現(xiàn)狀 在某些特定領(lǐng)域或場(chǎng)景下
2024-10-17 16:30:1210507 異常狀態(tài)。 微機(jī)保護(hù)裝置的預(yù)警功能準(zhǔn)確率是衡量其性能的重要指標(biāo)，它直接關(guān)系到裝置能否及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)潛在的故障或異常情況，從而預(yù)防事故的發(fā)生。 準(zhǔn)確率影響因素： 1.硬件性能：高精度的傳感器和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理單元直
2024-11-03 16:10:12854 語(yǔ)言任務(wù)，如文本分類(lèi)、情感分析、機(jī)器翻譯等。以下是使用LLM進(jìn)行NLP的一些優(yōu)缺點(diǎn)： 優(yōu)點(diǎn) 強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力 ： LLM通過(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)了大量的語(yǔ)言模式和結(jié)構(gòu)，能夠理解和生成自然語(yǔ)言文本。 它們能夠捕捉到語(yǔ)言中的細(xì)微差別，包括語(yǔ)境、語(yǔ)義
2024-11-08 09:27:053893 在人工智能的快速發(fā)展中，自然語(yǔ)言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）成為了兩個(gè)核心的研究領(lǐng)域。它們都致力于解決復(fù)雜的問(wèn)題，但側(cè)重點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景有所不同。 1. 自然語(yǔ)言處理（NLP） 定義： 自然語(yǔ)言處理
2024-11-11 10:35:182246 。以下是對(duì)ASR與自然語(yǔ)言處理結(jié)合的分析： 一、ASR與NLP的基本概念 ASR（自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別） ： 專(zhuān)注于將人類(lèi)的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。 涉及從聲音信號(hào)中提取特征，并將這些特征映射到文本。 NLP（自然語(yǔ)言處理） ： 涉及理解和解釋文字?jǐn)?shù)據(jù)。 處理的是文本信息，包括語(yǔ)義分析、語(yǔ)法分析、
2024-11-18 15:19:071620 在人工智能的快速發(fā)展中，語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理（NLP）成為了兩個(gè)重要的技術(shù)支柱。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)使得機(jī)器能夠理解人類(lèi)的語(yǔ)音，而自然語(yǔ)言處理則讓機(jī)器能夠理解、解釋和生成人類(lèi)語(yǔ)言。這兩項(xiàng)技術(shù)共同推動(dòng)
2024-11-26 09:21:542478 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱(chēng)NLP）是人工智能和語(yǔ)言學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)分支，它致力于研究如何讓計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類(lèi)語(yǔ)言。機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine
2024-12-05 15:21:232648 使用自然語(yǔ)言處理（NLP）分析文本數(shù)據(jù)是一個(gè)復(fù)雜但系統(tǒng)的過(guò)程，涉及多個(gè)步驟和技術(shù)。以下是一個(gè)基本的流程，幫助你理解如何使用NLP來(lái)分析文本數(shù)據(jù)： 1. 數(shù)據(jù)收集 收集文本數(shù)據(jù) ：從各種來(lái)源（如社交
2024-12-05 15:27:042552
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