自然語言處理 （NLP）( Natural language processing)和 計算語言學*（CL computational linguistics）是人類語言計算研究的兩個領域。NLP旨在開發解決

自然语言处理(NLP Natural Language Processing) 实际上是机器学习和软件工程应用于文本和语言问题。 应用场景 能够完美解决的问题： 垃圾邮件检测：

當今互聯的世界中會產生大量的文字資料。該文字資訊包括對事物的描述。比如人們在亞馬遜評論產品，或者通過部落格撰寫想法。自然語言處理(NLP Natural Language Process

今年9月份，深度學習Indaba2018峰會在南非斯泰倫博斯舉辦，包括谷歌大腦Jeff Dean在內的一眾研究者都到場進行了分享。一位來自Insight資料分析研究中心的博士生Sebastian Ruder在

2018 年是自然 語 言 處 理的 轉 折點，能捕捉潛在意 義 和關係的方式表達 單詞 和句子的概念性理解正在迅速 發 展。此外， NLP 社群已 經 出現了非常 強 大的 組 件，你可以在自己的模型和管道

前  言 作为自然语言处理爱好者，大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎的Gensim吧，这是一款具备多种功能的神器。 Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中

終於用上了bert，踩了一些坑，和大家分享一下。 我主要參考了奇點機智的文章，用bert做了兩個中文任務：文字分類和相似度計算。這兩個任務都是直接用封裝好的run_classifer,py，另外兩個沒有仔

在蒙特利爾的 NeurIPS 2018 會議上，來自密歇根大學和谷歌大腦的論文：《Content preserving text generation with attribute controls》（內容保留

每個人相處都有一套生活方式，跟女人也不一樣，不同的女人要用不同的邏輯思考，要琢磨不同語句背後的含義，生活，不容易； 對於情場小白而言，最擔心的就是女朋友不開心了，畢竟好不容易才從右手變成

1. 詞向量介紹 在討論詞嵌入之前，先要理解詞向量的表達形式，注意，這裡的詞向量不是指 Word2Vec 。關於詞向量的表達，現階段採用的主要有 One hot representation 和 Dist

智東西（公眾號： zhidxcom） 編 | 智東西內參 最近兩年，隨著人工智慧技術在國內的蓬勃發展，一些研究機構對國內外的技術現狀進行了不同角度的分析，這些研究對於國內企業的自身發展

話題模型 話題模型是為發現文件集合中的 話題 而開發出來的一種統計方法。常見的話題模型有LSA、PLSA、LDA，其中LDA（Latent Dirichlet Allocation)是表現最

阿里妹導讀：商品標題是賣家和買家在電商平臺溝通的重要媒介。在淘寶這樣的電商app中，使用者與推薦、搜尋等系統的互動時所接受到的資訊，主要由商品標題、圖片、價格、銷量以及店鋪名等資訊組成。這些資訊直接影

@Zsank 推薦 #Attention Mechanism 論文連結：https://www. paperweekly.site/pa

因此，自然語言處理領域的玩家們，除了要思考模型的效果、產品的架構，更要思考一個最為本質的問題：要處理什麼資料？為什麼要處理這類資料？ Recurrent AI 選擇了「呼叫系統」。 「電話錄音可追溯而不