中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势 趋势 6: 文本理解与推理——从浅层分析向深度理解迈进
趋势 6: 文本理解与推理——从浅层分析向深度理解迈进 Google等都已经推出了这样的测试机——以阅读理解作为一个深入探索自然语言理解的平台。就是说，给计算机一篇文章，让它去理解，然后人问计算机各种问题，看计算机是否能回答。这样做是很有难度的，因为答案就在这文章里面，人会很刁钻地问计算机。所以说阅...
【邓侃】DeepMind 机器理解文本 NLP 技术复现与解析
一. 要解决什么问题，难度在哪里？ Google DeepMind 团队在 NIPS 2015 发表了一篇题为 “Teaching Machines to Read and Comprehend” 的论文 [1]。这篇论文想解决的问题是：如何让计算机回答提问。具体来说，输入一篇文章（d）和...
用深度学习来获取文本语义: 词向量应用于自然语言处理
◆ ◆ ◆ 序 词向量是一种把词处理成向量的技术，并且保证向量间的相对相似度和语义相似度是相关的。这个技术是在无监督学习方面最成功的应用之一。传统上，自然语言处理（NLP）系统把词编码成字符串。这种方式是随意确定的，且对于获取词之间可能存在的关系并没有提供有用的信息。词向量是NL...
《Python自然语言处理》——1.2 近观Python：将文本当做词链表
本节书摘来异步社区《Python自然语言处理》一书中的第1章，第1.2节，作者：【美】Steven Bird , Ewan Klein , Edward Loper，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.2 近观Python：将文本当做词链表 大家已经学习过Python编程语言的一...
《Python自然语言处理》——1.1 语言计算：文本和词汇
本节书摘来异步社区《Python自然语言处理》一书中的第1章，第1.1节，作者：【美】Steven Bird , Ewan Klein , Edward Loper，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.1 语言计算：文本和词汇 我们都对文本非常熟悉，因为我们每天都在进行阅读和写作...
《Python自然语言处理》——1.2 近观Python：将文本当做词链表
本节书摘来自异步社区《Python自然语言处理》一书中的第1章，第1.2节，作者[美]Steven Bird,Ewan Klein,Edward Loper， 陈涛,张旭,崔杨,刘海平 译，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.2 近观Python：将文本当做词链表 大家已经学习...
《Python自然语言处理》——第1章 语言处理与Python 1.1 语言计算：文本和词汇
本节书摘来自异步社区《Python自然语言处理》一书中的第1章，第1.1节，作者[美]Steven Bird,Ewan Klein,Edward Loper， 陈涛,张旭,崔杨,刘海平 译，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第1章 语言处理与Python 我们能够很容易地得到数百...
【Hadoop Summit Tokyo 2016】对于非文本的自然语言处理结构化数据调查
本讲义出自Casey Stella在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了在数据科学中经常会遇到的一些挑战，比如数据科学家往往在所需要研究的领域经验不足、获取这方面的经验将会非常耗费时间并且极具挑战性、非监督机器学习技术非常有用，但是复杂的数据关系却难以理解等，还分享了...
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