自然语言理解第13页

神经网络与人工智能

来一张图就比较清楚了，如下图：人工智能：人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题。

cat tree·2020-06-25 21:29

深度学习八卦

深度学习已然成为眼下最时髦的科技，广泛应用于自然语言理解，视觉，音频以及结构化数据的处理，如搜索引擎，电子商务的商品推荐。深度学习说白了就是神经网络的包装，显得高大上，让普通人觉得很牛逼。

冯凯onmyway·2020-06-25 17:07

Representation Learning（词嵌入NNLM，word2vec，GloVe）

前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成，这也是NLP的两大任务。但处理它的困难之处在于自然语言是一种符号，出现的理由是为了作为一种方便人类进行高效交流的工具

上杉翔二·2020-06-25 16:06

聊天机器人原理篇：NLP自然语言处理

文章目录1.聊天机器人概述1.1分类与应用场景1.2生态框架2.技术原理2.1自然语言理解2.2自然语言生成1.聊天机器人概述1.1分类与应用场景目前聊天机器人在技术市场上存在多种分类，主要又分为以下三种

斜杠青年//·2020-06-25 15:51

江南大学吴小俊：深度学习不能代表人工智能的全部

吴小俊教授表示，人工智能的研究领域经过几十年的发展，目前的主要研究领域有专家系统、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、机器学习、机器人、博弈和游戏等细分领域。

乐投网·2020-06-25 12:09

理解机器学习和深度学习的基本概念

机器学习虽然发展了几十年，但还是存在很多没有解决的问题：例如图像识别、语音识别、自然语言理解、天气预测、基因表达、内容推荐等等。

Never-Giveup·2020-06-25 11:03

【人工智能】结合多个应用场景讲解智能语音交互技术与应用

课程介绍智能语音交互，是基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验。

Winsdons·2020-06-25 11:26

自然语言处理综述

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。

饥渴的小苹果·2020-06-25 00:06

【大数据】大数据时代，别让思维方式拖你后腿

这个时代属于大数据简单地讲，当时无论是做语音识别、机器翻译、图像识别，还是自然语言理解的学者，分成了界限很明确的两派，一派坚持采用传统的人工智能

产业智能官·2020-06-24 17:15

【人工智能】重磅发布人工智能与机器学习全景式概览

该报告列出了2017年人工智能在计算机视觉、自然语言理解等方向上的最新进展，分学术、产业多个角度盘点人工智能进度。

产业智能官·2020-06-24 17:40

机器学习数据集！CV、NLP 一应俱全

本文介绍一个机器学习大型数据集的汇总网站，网站目前提供约70个最新数据集，涵盖了计算机视觉、自然语言理解和音频三大领域。还在愁到哪里找到需要的机器学习数据集吗？

不脱发的程序猿·2020-06-24 12:09

Rasa NLU 聊天机器人自然语言理解

RasaNLURasaCore是一个自然语言理解框架。

吕冲·2020-06-24 08:05

文献阅读笔记：Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer(T5)

3.3无监督目标函数3.4预训练数据集3.5训练策略3.5.1微调策略3.5.2多任务学习3.6规模的影响4.总结和展望展望0.背景机构：谷歌作者：ColinRaffel发布地方：arxiv面向任务：自然语言理解论文地址

JasonLiu1919·2020-06-24 07:32

LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

文章目录概述LSA代码实现PLSALDA代码实现深度学习中的LDA：lda2vec在自然语言理解任务中，我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落，再到文档。

lgy54321·2020-06-24 03:01

情感计算是人机交互核心？谈深度学习在情感分析中的应用

除自然语言理解（NLU）外，情感计算（AffectiveComputing）也成为近年来AI领域热门的研究方向之一。

leondepf·2020-06-24 03:28

自然语言理解系列培训课件一

第五门课序列模型(SequenceModels)第一周循环序列模型（RecurrentNeuralNetworks）第五门课序列模型(SequenceModels)第一周循环序列模型（RecurrentNeuralNetworks）1.1为什么选择序列模型？（WhySequenceModels?）1.2数学符号（Notation）1.3循环神经网络模型（RecurrentNeuralNetwork

langlanlacn3·2020-06-24 02:19

词向量(word embeddings)与相关应用

自然语言处理中文本数值化表方法词向量是什么，自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化，NLP中大多是将文本表示为空间向量后再进行处理。

mugtmag·2020-06-23 21:54

2020智源-京东多模态对话挑战赛开战产学研联合推动AI技术发展

人机对话系统是自然语言理解领域重要的研究方向之一，图灵测试的核心就是人机多轮交互。

京东智联云技术新知·2020-06-23 21:39

NLP概述

二，基本概念HLT：人类语言技术NLU：自然语言理解CL：自然语言学NLP：自然语言处理它们之间的关系如下：三，研究内容机器翻译信息检索自动文摘问答系统信息过

潜心修行的研究者·2020-06-23 12:10

第2章：基础知识——《知识图谱概念与技术》肖仰华

知识图谱构建好之后通常可以用作支撑自然语言理解的背景知识。知识图谱与数据库的关系：知识图谱在构建好之后和进入应用之前还需要实现对图谱数据的高效管理，包括语义丰富的查询表达、

fufu_good·2020-06-23 09:00

语义理解介绍

自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding，NLU）以语言学为基础，融合逻辑学、心理学和计算机科学等学科，试图解决以下问题：语言究竟是怎样组

feng98ren·2020-06-23 07:20

Rasa Stack：创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人教程

磐创 AI·2020-06-23 07:13

智能音箱背后的自然语言理解和知识图谱技术

但多轮对话的机制、自然语言理解到语义搜索，接着对应到领域服务，领域服务获得内容之后，通过自然语言生成答案，中间核心部分是机器学习和知识图谱技术。在领

fdbvm·2020-06-23 07:38

北京-某机器智能公司-算法工程师职位

职位：算法工程师（NLP、机器学习）薪酬：40K参考岗位职责1.负责自然语言理解相关机器学习算法的研究和实现；2.负责产品原型系统的开发。

尹青_653d·2020-06-23 06:37

总结|吴恩达深度学习

它对于理解各种算法背后的原理非常有帮助，同时提供了大量的应用场景，涉及图像、语音、自然语言理解等各方面，还提供了一些

dfql83704·2020-06-23 04:44

看到这个机器学习项目经历，面试官跟我聊嗨了

NLP—就是一门以文本数据为核心，包含了NLU（自然语言理解）和NLG（自然

demm868·2020-06-23 03:07

自然语言处理综述--《自然语言理解》笔记

有时候觉得很好笑，每天说自己做自然语言处理，可真正，自然语言处理到底是做什么的，我也没有搞明白，不透彻，整个背景还是空缺的，现在对这部分的知识点进行弥补。看的是宗成庆老师的这本书的讲义。我们说的自然语言处理（Naturelanguageprocessing,NLP），是计算语言学(ComputationalLinguistics)的应用领域。什么是计算语言学，用通俗的话来说的话，就是用计算机，采用

赵小越·2020-06-22 14:57

自然语言处理（NLP）与自然语言理解（NLU）的区别

自然语言处理主要步骤包括：1.分词（只针对中文，英文等西方字母语言已经用空格做好分词了）：将文章按词组分开2.词法分析：对于英文，有词头、词根、词尾的拆分，名词、动词、形容词、副词、介词的定性，多种词意的选择。比如DIAMOND，有菱形、棒球场、钻石3个含义，要根据应用选择正确的意思。3.语法分析：通过语法树或其他算法，分析主语、谓语、宾语、定语、状语、补语等句子元素。4.语义分析：通过选择词的正

aigui1439·2020-06-22 13:03

第1021期机器学习日报(2017-07-05)

深度学习与增强学习暑期学校资料@爱可可-爱生活机器理解中的迁移学习，斯坦福联合微软提出SynNet网络@机器之心SyncedGoogle发布MultiModel：跨领域多任务机器学习@数盟社区深度解密个性化资讯推荐技术@龙星镖局自然语言理解

机器学习日报·2020-06-22 12:24

使用词向量分析关键字语义的相似度 Python版本

词向量是自然语言理解中一种语言模型的副产品。所谓语言模型，其实就是将人类识别的语言转变为机器可以分

Zhaozetu·2020-06-22 10:30

干货丨AI语音二三事：你需要了解这些AI 语音对话技术

一、语音交互流程简介AI对话所需要的技术模块有4个部分，分别为：自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）自然语言理解（NaturalLanguageUnde

人工智能爱好者俱乐部·2020-06-22 04:14

Rasa_NLU_Chi

原文RasaNLU是一个开源的、可本地部署并配套有语料标注工具（rasa-nlu-trainer）的自然语言理解框架。

CopperDong·2020-06-22 03:02

循环神经网络的 Dropout

循环神经网络（RNNs）是基于序列的模型，对自然语言理解、语言生成、视频处理和其他许多任务至关重要。

Ftwhale·2020-06-21 20:52

Topic-Aware Neural Keyphrase Generation for Social Media Language

ACL2019Topic-AwareNeuralKeyphraseGenerationforSocialMediaLanguagegithub本文由腾讯AILab和香港中文大学联合发表，文章关注的问题为自然语言理解的中的关键短语

Forlogen·2020-06-21 20:57

人工智能自然语言处理在机器学习上的运用

自然处理的目的在于建立各种自然语言处理系统，包括机器翻译系统、自然语言理解系统、自动检索系

_陈同学_·2020-06-21 19:32

讲堂| 周明：自然语言对话引擎

此次分享会聚焦人工智能领域的自然语言理解方向，清华大学计算机科学与技术系教授、党委书记孙茂松老师以及微软亚洲研究院副院长周明博士两位自然语言理解领域的顶级专家分别从不同的角度带来了他们的分享。

算法学习者·2020-06-21 16:15

2019-09-03丨创作101第一季丨第9天丨学习笔记

马上转运·2020-06-21 15:18

ACL 2019 | 腾讯AI Lab解读三大前沿方向及20篇入选论文

本文将通过介绍入选NLP领域顶级学术会议ACL的论文，解读腾讯AILab的重点研究方向：自然语言理解、对话系统和文本生成，以及机器翻译等。

腾讯AI实验室·2020-06-21 14:03

知识图谱实战应用

我们专注在“AI+产业”应用领域，通过自然语言理解(NLP)和知识图谱(KG)技术的结合，帮助企业实现智能化升级，并以开放的心态打造开放平台对接上下游合作伙伴形成合作生态

weixin_43779192·2020-06-21 13:32

《自然语言处理实践——聊天机器人技术原理与应用》（王昊奋）简要笔记（全）

2、框架自动语音识别——自然语言理解——对话管理（Web，社区问答，搜索引擎，百科站点，知识库）——自然语言生成——语音合成第二章聊天机器人技术原理1、基于功能分类（1）问答系统：偏重于问句分析（模板匹配

Taowenx·2020-06-21 13:26

自然语言处理NLP国内研究方向机构导师

自然语言理解Natura

喜欢打酱油的老鸟·2020-06-21 12:53

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。

weixin_34107739·2020-06-21 11:10

人工智能（AI）自然语言理解的问题

在韩国首尔举行的围棋赛的中途，世界级顶尖围棋选手李世石和谷歌人工智能阿尔法狗的较量中，人工智能阿尔法狗走出了超越人类令人不安的神秘的一步棋。在第37步，AlphaGo选择把一块黑色的棋子放在一开始就像一个荒谬的位置。它看起来肯定会放弃一个实质性的领域-这是围棋中控制棋盘空间的一个新手错误。两位电视评论员想知道他们是否误读了这一举措，或者机器出了故障。事实上，与传统智慧相反，第37步将使AlphaG

renyingcai520·2020-06-21 07:42

完结篇 | 吴恩达deeplearning.ai专项课程精炼笔记全部汇总

它对于理解各种算法背后的原理非常有帮助，同时提供了大量的应用场景，涉及图像、语音、自然语言理解等各方面，还提

红色石头Will·2020-06-21 07:41

华为李航：NLP 有 5 个基本问题，深度学习有4个做得很好

对于自然语言理解，有两种定义。第一种是计算机能够将所说的语言映射到计算机内部表示；另一种是基于行为的，你说了一句话，计算机做出了相应行为，就认为计算机理解了自然语言。后者的定义，更广为采用。

quicmous·2020-06-21 06:21

自然语言处理讲义

在这样的社会需求下，自然语言理解作为语言信息处理技术的一个高层次的重要方向，一直是人工智

mentat·2020-06-21 03:34

【人工智能】智能语音交互技术与应用

智能语音交互（IntelligentSpeechInteraction），是基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验。

开发者社区小百科·2020-06-21 03:38

无人驾驶：人工智能三大应用造就 “老司机”

本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能

csdn_csdn__AI·2020-06-21 01:26

用Rasa NLU构建自己的中文NLU系统

代码在https://github.com/crownpku/rasa_nlu_chi自然语言理解（NLU）系统是问答系统、聊天机器人等更高级应用的基石。

CopperDong·2020-06-20 22:23

用 Python 训练自己的语音识别系统，这波操作稳了！

语音识别属于感知智能，而让机器从简单的识别语音到理解语音，则上升到了认知智能层面，机器的自然语言理解能力如何，也成为了其是否有智慧的标志，而自然语言理解正是目前难点。同时考虑到目前大多数的语音识别平台

AI科技大本营·2020-06-20 20:33

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