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标签 > 自然语言处理
自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
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简而言之,深度学习中的注意力机制可以被广义地定义为一个描述重要性的权重向量:通过这个权重向量为了预测或者推断一个元素,比如图像中的某个像素或句子中的某个...
现实中的自然语言处理面临着多领域、多语种上的多种类型的任务,为每个任务都单独进行数据标注是不大可行的,而迁移学习可以将学习的知识迁移到相关的场景下
自然语言处理技术基于文本型电子病历(EMR)做临床智能诊断的研究成果!
我们通过阅读训练数据中的句子,并选择临床相关单词以用于查询-答案模型构建来生成词典。词典的关键词由我们的医生策划,并使用中文医学词典生成。接下来,根据医...
基于#2和#3,我们会在测试集上做测试,并报告测试集上的准确率;只提供了#1和#2的队伍,验证集上的成绩依然可以被显示出来,但会被标记为未验证。
能不能用文本处理的方法,得到《三国演义》中的人物社交网络再进行分析呢?
对这个问题,我们可以用网络中的排序算法解决。PageRank就是这样的一个典型方法,它本来是搜索引擎利用网站之间的联系对搜索结果进行排序的方法,不过对人...
如何将语音识别、计算机视觉和自然语言处理结合起来帮助精神健康患者
在临床实践中,医生首先通过面对面临床问诊测量抑郁症症状的严重程度,以此来甄别患者的抑郁症症状。在这些问诊中,临床医生同时评估抑郁症症状的语言和非语言指标...
如果双向如此强大,为什么以前没有这样实现?在训练单向模型时,预测词时必须只能基于句子中上文的单词。然而,想要直接让模型同时根据上文和下文来预测词是不可能...
是否可以利用全局语义上下文改进QuickType键盘的单词预测?
从理想的角度看,像LSM这种计算全局共现的方法其实是最接近真正的语义嵌入的,因为它们捕获的是整个文本传达的语义概念的统计信息。相比之下,基于预测的神经网...
带有这样的偏见的词嵌入模型,会给下游的NLP应用带来严重问题。例如,基于词嵌入技术的简历自动筛选系统或工作自动推荐系统,会歧视某种性别的候选人(候选人的...
2018-09-23 标签:自然语言处理 3826 0
自然语言处理知识太庞大了,网上也都是一些零零散散的知识,比如单独讲某些模型,也没有来龙去脉,学习起来较为困难,于是我自己总结了一份知识体系结构,不足之处...
作为知识图谱领域形成过程的亲历者之一,文因互联CEO鲍捷对知识图谱的历史渊源进行了梳理,深度解析了该领域几次发展的主要技术突破,并分析了其工业落地的几个关键点。
成熟度曲线将追踪AI基本趋势和未来创新,人工智能技术发展的范围、状态、价值和风险
这是人工智能自动化服务的一个值得关注的方向,用于帮助客户构思用例、设计业务或优化IT流程、选择技术、管理数据、构建和培训模型、部署解决方案、评估和减轻风...
卷积神经网络(CNN)最开始是用于计算机视觉中,然而现在也被广泛用于自然语言处理中,而且有着不亚于RNN(循环神经网络)的性能。
数据预处理是我们面对任何问题时必不可少的一步,在这个任务中,我们要做的是清除和推文情感不怎么相关的各种噪声,比如标点符号、特殊字符、数字和表示语气的词。...
文本分类是NLP领域重要的部分,它与现实生活中的场景密切相关,例如机器人、语音助手、垃圾或诈骗信息监测、文本分类等等。这项技术的用途十分广泛,几乎可以用...
张教授的团队已经开始团队人工智能程序2.0版本的研究,集中攻克一个生物医学上很困难的问题:设计出正确可以攻击抗原的抗体,通常来讲,抗体是由免疫机制生成的...
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