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標(biāo)簽 > 自然語言處理
自然語言處理( Natural Language Processing, 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)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。
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為什么bigram或者trigram的LM很重要呢?去做一個(gè)語言模型的問題,實(shí)現(xiàn)深度模型之前,第一步其實(shí)就要寫一個(gè)bigram或者trigram的LM。...
2019-03-15 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語言處理nlp 2740 0
簡而言之,深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以被廣義地定義為一個(gè)描述重要性的權(quán)重向量:通過這個(gè)權(quán)重向量為了預(yù)測或者推斷一個(gè)元素,比如圖像中的某個(gè)像素或句子中的某個(gè)...
2019-03-12 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)自然語言處理 4.2萬 0
面向自然語言處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)的答辯PPT
現(xiàn)實(shí)中的自然語言處理面臨著多領(lǐng)域、多語種上的多種類型的任務(wù),為每個(gè)任務(wù)都單獨(dú)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注是不大可行的,而遷移學(xué)習(xí)可以將學(xué)習(xí)的知識(shí)遷移到相關(guān)的場景下
2019-03-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言處理nlp 3274 0
自然語言處理技術(shù)基于文本型電子病歷(EMR)做臨床智能診斷的研究成果!
我們通過閱讀訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的句子,并選擇臨床相關(guān)單詞以用于查詢-答案模型構(gòu)建來生成詞典。詞典的關(guān)鍵詞由我們的醫(yī)生策劃,并使用中文醫(yī)學(xué)詞典生成。接下來,根據(jù)醫(yī)...
2019-02-14 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)自然語言處理 1.4萬 0
基于#2和#3,我們會(huì)在測試集上做測試,并報(bào)告測試集上的準(zhǔn)確率;只提供了#1和#2的隊(duì)伍,驗(yàn)證集上的成績依然可以被顯示出來,但會(huì)被標(biāo)記為未驗(yàn)證。
能不能用文本處理的方法,得到《三國演義》中的人物社交網(wǎng)絡(luò)再進(jìn)行分析呢?
對(duì)這個(gè)問題,我們可以用網(wǎng)絡(luò)中的排序算法解決。PageRank就是這樣的一個(gè)典型方法,它本來是搜索引擎利用網(wǎng)站之間的聯(lián)系對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行排序的方法,不過對(duì)人...
如何將語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理結(jié)合起來幫助精神健康患者
在臨床實(shí)踐中,醫(yī)生首先通過面對(duì)面臨床問診測量抑郁癥癥狀的嚴(yán)重程度,以此來甄別患者的抑郁癥癥狀。在這些問診中,臨床醫(yī)生同時(shí)評(píng)估抑郁癥癥狀的語言和非語言指標(biāo)...
2018-12-22 標(biāo)簽:語音識(shí)別計(jì)算機(jī)視覺自然語言處理 4889 0
詞對(duì)嵌入技術(shù),可以改善現(xiàn)有模型在跨句推理上的表現(xiàn)
這種做法其實(shí)和詞嵌入一脈相承。詞嵌入同樣面臨計(jì)算所有上下文(softmax)過于復(fù)雜的問題。因此,word2vec、skip-gram等詞嵌入技術(shù)使用了...
2018-11-12 標(biāo)簽:編碼器深度學(xué)習(xí)自然語言處理 3378 0
如果雙向如此強(qiáng)大,為什么以前沒有這樣實(shí)現(xiàn)?在訓(xùn)練單向模型時(shí),預(yù)測詞時(shí)必須只能基于句子中上文的單詞。然而,想要直接讓模型同時(shí)根據(jù)上文和下文來預(yù)測詞是不可能...
2018-11-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言處理 1.1萬 0
谷歌AI團(tuán)隊(duì)新發(fā)布的BERT模型,BERT的創(chuàng)新點(diǎn)在哪里?
Transformer所使用的注意力機(jī)制的核心思想是去計(jì)算一句話中的每個(gè)詞對(duì)于這句話中所有詞的相互關(guān)系,然后認(rèn)為這些詞與詞之間的相互關(guān)系在一定程度上反應(yīng)...
2018-10-21 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語言處理 5370 0
是否可以利用全局語義上下文改進(jìn)QuickType鍵盤的單詞預(yù)測?
從理想的角度看,像LSM這種計(jì)算全局共現(xiàn)的方法其實(shí)是最接近真正的語義嵌入的,因?yàn)樗鼈儾东@的是整個(gè)文本傳達(dá)的語義概念的統(tǒng)計(jì)信息。相比之下,基于預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)...
2018-10-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言處理 2802 0
帶有這樣的偏見的詞嵌入模型,會(huì)給下游的NLP應(yīng)用帶來嚴(yán)重問題。例如,基于詞嵌入技術(shù)的簡歷自動(dòng)篩選系統(tǒng)或工作自動(dòng)推薦系統(tǒng),會(huì)歧視某種性別的候選人(候選人的...
2018-09-23 標(biāo)簽:自然語言處理 4114 0
自然語言處理(NLP)知識(shí)結(jié)構(gòu)總結(jié)
自然語言處理知識(shí)太龐大了,網(wǎng)上也都是一些零零散散的知識(shí),比如單獨(dú)講某些模型,也沒有來龍去脈,學(xué)習(xí)起來較為困難,于是我自己總結(jié)了一份知識(shí)體系結(jié)構(gòu),不足之處...
深度解析知識(shí)圖譜領(lǐng)域幾次發(fā)展的主要技術(shù)突破
作為知識(shí)圖譜領(lǐng)域形成過程的親歷者之一,文因互聯(lián)CEO鮑捷對(duì)知識(shí)圖譜的歷史淵源進(jìn)行了梳理,深度解析了該領(lǐng)域幾次發(fā)展的主要技術(shù)突破,并分析了其工業(yè)落地的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。
成熟度曲線將追蹤AI基本趨勢和未來創(chuàng)新,人工智能技術(shù)發(fā)展的范圍、狀態(tài)、價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)
這是人工智能自動(dòng)化服務(wù)的一個(gè)值得關(guān)注的方向,用于幫助客戶構(gòu)思用例、設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)或優(yōu)化IT流程、選擇技術(shù)、管理數(shù)據(jù)、構(gòu)建和培訓(xùn)模型、部署解決方案、評(píng)估和減輕風(fēng)...
2018-08-09 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)庫人工智能自然語言處理 4353 0
常識(shí)知識(shí)有助于開放域?qū)υ捪到y(tǒng)中語言的理解與生成
計(jì)算機(jī)無法衡量對(duì)話內(nèi)容的情感,對(duì)話人的情緒,也就無法和人進(jìn)行共情。而一個(gè)沒有情商的聊天機(jī)器人反而會(huì)成為一個(gè)話題終結(jié)者。周昊和他所在的課題組就開發(fā)了一個(gè)能...
自然語言處理中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)資料介紹和應(yīng)用
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)最開始是用于計(jì)算機(jī)視覺中,然而現(xiàn)在也被廣泛用于自然語言處理中,而且有著不亞于RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的性能。
2018-08-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN自然語言處理 3287 0
數(shù)據(jù)預(yù)處理是我們面對(duì)任何問題時(shí)必不可少的一步,在這個(gè)任務(wù)中,我們要做的是清除和推文情感不怎么相關(guān)的各種噪聲,比如標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、特殊字符、數(shù)字和表示語氣的詞。...
2018-08-03 標(biāo)簽:twitter數(shù)據(jù)集自然語言處理 6014 0
介紹用遷移學(xué)習(xí)處理NLP任務(wù)的大致思路
文本分類是NLP領(lǐng)域重要的部分,它與現(xiàn)實(shí)生活中的場景密切相關(guān),例如機(jī)器人、語音助手、垃圾或詐騙信息監(jiān)測、文本分類等等。這項(xiàng)技術(shù)的用途十分廣泛,幾乎可以用...
2018-08-02 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺強(qiáng)化學(xué)習(xí)自然語言處理 6356 0
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