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標簽 > 自然語言處理
自然語言處理( Natural Language Processing, NLP)是計算機科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。
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之前整理過齋藤康毅的深度學(xué)習(xí)神作《深度學(xué)習(xí)入門:基于Python的理論與實現(xiàn)》,對小白非常友好,它沒有用任何的現(xiàn)成框架(比如pyTorch、tensor...
自然語言處理就是實現(xiàn)人機間自然語言通信,實現(xiàn)自然語言理解和自然語言生成是十分困難的,造成困難的根本原因是自然語言文本和對話的各個層次上廣泛存在的各種各樣...
2017-12-28 標簽:自然語言處理 5401 0
自然語言處理(NLP)是AI的另一個重要領(lǐng)域。NLP主要研究如何構(gòu)建計算機程序,使其能夠理解、解釋、生成和處理人類自然語言。自然語言處理技術(shù)可以幫助計算...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種廣泛應(yīng)用于圖像、視頻和自然語言處理領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。它最初是用于圖像識別領(lǐng)域,但目前已經(jīng)擴展到了許多...
2023-08-21 標簽:濾波器自然語言處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5235 0
與BERT類似,HIBERT需要先進行無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練(pre-training),然后在下游任務(wù)上進行有監(jiān)督的微調(diào)(finetuning)。HIBERT...
三位科學(xué)家發(fā)明了深度學(xué)習(xí)的基本概念,在工程領(lǐng)域做出了重要突破,幫助深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得實際應(yīng)用。使得深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從不被看好的偏門領(lǐng)域,變成如今幾乎所有深度學(xué)...
2019-04-02 標簽:人工智能深度學(xué)習(xí)自然語言處理 5116 0
人工智能專家分別對2019年的人工智能應(yīng)用趨勢進行了預(yù)測
下一波“沉浸式智能”將使消費者的生活變得更輕松。增強現(xiàn)實技術(shù)將與機器學(xué)習(xí),虛擬助手和可穿戴設(shè)備融為一體,讓消費者可以在家中更輕松地進行連接,購物,游戲和...
2019-01-25 標簽:人工智能機器學(xué)習(xí)自然語言處理 5115 0
人工智能專業(yè)怎么報考呢?錄取分數(shù)是怎么樣的呢?
人工智能主要的研究范圍有:自然語言處理,知識表現(xiàn),智能搜索,推理,規(guī)劃,機器學(xué)習(xí),知識獲取,組合調(diào)度問題,感知問題,模式識別,邏輯程序設(shè)計軟計算,不精確...
由于絕大多數(shù) BERT 參數(shù)專門用于創(chuàng)建高質(zhì)量情境化詞嵌入,因此該框架非常適用于遷移學(xué)習(xí)。通過使用語言建模等自我監(jiān)督任務(wù)(不需要人工標注的任務(wù))訓(xùn)練 B...
2022-04-26 標簽:編碼器數(shù)據(jù)中心自然語言處理 4929 0
中國人民銀行科技司司長李偉:加快改革步伐,實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)變
經(jīng)過長期的業(yè)務(wù)深耕,快商通現(xiàn)已能夠在銀行信貸審核、防范金融詐騙等方面實現(xiàn)完整的智慧化解決方案,全面覆蓋金融場景需求,助力金融風(fēng)控能力提升。 以快商...
訓(xùn)練自己的AI大模型是一個復(fù)雜且耗時的過程,涉及多個關(guān)鍵步驟。以下是一個詳細的訓(xùn)練流程: 一、明確需求和目標 首先,需要明確自己的需求和目標。不同的任務(wù)...
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點分析
長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),由Hochreiter和Schmidh...
2024-11-13 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言處理LSTM 4750 0
在氣象領(lǐng)域,盤古氣象大模型號稱是首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法的 AI 預(yù)測模型,同時預(yù)測速度也有大幅提升。原來預(yù)測一個臺風(fēng)未來 10 天的路徑,需要在 ...
閑談深度學(xué)習(xí)在自然語言處理領(lǐng)域的5大關(guān)鍵優(yōu)勢
在自然語言處理領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)將給予最大的幫助,深度學(xué)習(xí)方法主要依靠一下這五個關(guān)鍵優(yōu)勢,閱讀本文將進一步了解自然語言處理的重要深度學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用。
2018-01-12 標簽:深度學(xué)習(xí)自然語言處理 4544 0
斯坦福AI Lab主任、NLP大師Manning:將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域的領(lǐng)軍者
像Alexa和Siri那樣的對話助手對自然語言處理產(chǎn)生了巨大的影響。最開始這些變化跟深度學(xué)習(xí)和自然語言處理關(guān)系不大,因為基本上用的都是人工編輯的腳本。所...
2019-07-07 標簽:人工智能深度學(xué)習(xí)自然語言處理 4531 0
中文自然語言處理的語料集合及其構(gòu)建現(xiàn)狀
本項目以采集公開的人民日報與參考消息為例進行歷時的新聞采集為例, 公開網(wǎng)站中公開了1946-2003年的人民日報語料,1957-2002年的參考消息語料...
2019-01-15 標簽:數(shù)據(jù)集自然語言處理nlp 4462 0
一個學(xué)習(xí)何時做分類決策的強化學(xué)習(xí)模型:Jumper
Jumper模型主要由編碼層、控制器、符號輸出層構(gòu)成。編碼層將句子編碼成定長的向量,控制器根據(jù)歷史和當前輸入產(chǎn)生當前的決定,符號輸出層使模型的輸出滿足跳...
深度學(xué)習(xí)NLP領(lǐng)軍人Chris Manning教授將接替李飛飛出任斯坦福人工智能實驗室負責(zé)人
Manning 也鼓勵人們在工作中更多結(jié)合語言和語言結(jié)構(gòu)。他認為 NLP 中的深度學(xué)習(xí)與語言學(xué)之爭是很自然的現(xiàn)象——“當有很好用的形式化方法工具出現(xiàn)時,...
2018-11-21 標簽:深度學(xué)習(xí)自然語言處理 4376 0
EmTech China 2019全球新興科技峰會于北京正式舉辦
Dan Roth:我們在過去的幾年當中已經(jīng)意識到了噪音是非常重要的問題。因為信息太多了,我們也都不知道信息源是什么,而且所有的信息是不是一致的,或者這些...
PyTorch 1.0 穩(wěn)定版終于正式發(fā)布了!
PyTorch 1.0 提供了兩種方法使現(xiàn)有代碼與 JIT 兼容的方法,torch.jit.trace 或 torch.jit.script。一旦加上注...
2018-12-10 標簽:深度學(xué)習(xí)自然語言處理PyTorch 4286 0
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