如何“锚定”NLP模型中的语言智慧？丨长文评析语言探针
在正式开篇前，先来了解下 “可解释性” 这个概念。事实上，可解释性并没有数学上的严格定义，可以简单理解其为人们能够理解模型决策原因的程度。换句话说，对机器学习模型来说，它的可解释性越高，人们就越容易理解它为什么做出某些决策或预测。英文中有两个词 ——“interpretable” 和 “explai...
「观潮」百度NLP十年：语言与知识全布局，重磅推出5款产品新发布、2大计划
人工智能是一门新兴学科吗？当然不是。但能让 AI 技术被上亿人每天使用到的，一定是走在最前端的公司。在国内，百度就是这样一家公司。在人工智能最具挑战性的方向——自然语言处理（NLP）上，百度一直拥有着技术优势。8 月 25 日，在百度语言与知识技术峰会上，百度 CTO 王海峰向我们分享...
自然语言智能：为商业搭建语言桥梁
一、人工智能及自然语言智能 什么是自然语言智能？自然语言智能研究实现人与计算机之间用语言进行有效通信。它是融合语言学、心理学、计算机科学、数学、统计学于一体的科学，它涉及到自然语言和形式化语言的分析、抽取、理解、转换和产生等多个课题。人工智能无疑是当前非常火热的研究方向，司罗研究员按照人...
自然语言智能：为商业搭建语言桥梁
观看原视频：【阿里CIO学院攻“疫"技术公益培训第九场】司罗：达摩院语言技术研发 一、人工智能及自然语言智能 什么是自然语言智能？自然语言智能研究实现人与计算机之间用语言进行有效通信。它是融合语言学、心理学、计算机科学、数学、统计学于一体的科学，它涉及到自然语言和形式化语言的分析、抽取、...
ACL 2019 | 基于知识增强的语言表示模型，多项NLP任务表现超越BERT（附论文解读）
来源：PaperWeekly 作者：张琨 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文共2000字，建议阅读10分钟。 本文提出了一种新方法，将知识图谱的信息加入到模型的训练中。 论文动机 自从 BERT 被提出之后，整个自然语言处理领域进入了一个全新的阶段，大家纷纷使用 BERT 作为模型的初始化，或...
再谈最小熵原理：“飞象过河”之句模版和语言结构 | 附开源NLP库
在前一文从无监督构建词库看「最小熵原理」，套路是如何炼成的中，我们以最小熵原理为出发点进行了一系列的数学推导，最终得到 (2.15) 和 (2.17) 式，它告诉我们两个互信息比较大的元素我们应该将它们合并起来，这有利于降低“学习难度”。于是利用这一原理，我们通过邻字互信息来实现了词库的无监督生成。...
重磅译制 | 视频更新：牛津大学xDeepMind自然语言处理课程 第4讲（下）RNN语言建模
牛津大学Deep NLP是一门关于自然语言处理（NLP）的高阶课程。课程由牛津大学和谷歌DeepMind（AlphaGo的开发机构）联合开设，是牛津大学计算机系2017年春季学期最新课程。由Phil Blunsom主讲，同时邀请到多位来自DeepMind和NVIDIA的业界讲师来做客座讲座。 大数据...
自然语言处理工具LTP语言云调用方法
前言 LTP语言云平台 不支持离线调用； 支持分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注； 不支持自定义词表，但是你可以先用其他支持自定义分词的工具（例如中科院的NLPIR）把文本进行分词，再让ltp帮你标注 &nb...
【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等
本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上...
2017年ACL的四个NLP深度学习趋势 （一）：语言结构和词汇嵌入（Linguistic Structure and Word Embeddings）
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 介绍 在本月初我在温哥华出席的ACL（国际计算语言学协会 (ACL，The Association for Computational Linguistics) ）时Joakim Nivre宣布：“NLP正在蓬勃发展”。参...
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