只不过目前主要的形式,还是以神经网络为代表的机器学习模型作为重要发展方向。 总结 人工智能是一项更加宽泛的技术,除了机器学习和自然语言处理之外,还有包括计算机视觉,语音识别,数据处理等领域; 而机器学习是人工智能的一种实现方式,深度学习是机器学习的一种方法,神经网络是一种具体的表现形式。 而自然语言处理即是人...
在 Sebastian Ruder 的最新博客《ML and NLP Research Highlights of 2021》中,他介绍了自己认为最具有启发意义的论文和研究领域。 文章涵盖了 15 个研究热点,具体如下: 通用预训练模型 大规模多任务学习 Transformer 架构替代方案 提示( prompting) 高效的方法 基准测试 条件图像生成 与自然科学结合的机器学习 程序...
虽然自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU)经常互换使用,但是两者之间存在实质性差异,突出这种差异至关重要。事实上,区分自然语言处理和自然语言理解之间的技术差异,我们可以意识到以数据驱动和机器学习的方法虽然适用于 NLP 任务,但这种方法与 NLU 无关。以 NLP 中最常见的下游任务为例: 摘要; 主题抽取; 命名实体...
机器学习(ML) 机器学习是人工智能的一种实现方式,它使用算法来解析数据,从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的程序解决问题方式不同,机器学习依赖于大量的数据和算法来训练模型,使模型能够自动地、准确地完成任务。机器学习可以分为三种类型:监督学习、无监督学习和强化学习。 自然语言处理(NLP) 自...
自然语言处理(NLP)是一种人工智能的应用领域,它涉及计算机对人类语言的理解、生成和处理。NLP使用深度学习和机器学习等技术来实现自动翻译、语音识别、情感分析、文本分类等任务。 总的来说,AI是一个更广泛的概念,ML是AI的一个分支,DL是ML的一个分支,NN是DL的基础,RNN和CNN是不同类型的NN,NLP是AI的一个应用领...
机器学习(ML)与自然语言处理(NLP)属于完全不同的两个层次。机器学习(ML)是自然语言处理(NLP)领域的主流方法,但并不局限于自然语言处理(NLP)领域。机器学习(ML)还可应用于股市预测(Stock marketanalysis)、信用卡欺诈监测(Detecting credit card fraud)、机器视觉(Computer vision)、DNA测序分类(Classifying DNA ...
本文认知基于的文献积累,是从最近10年以来Google学术搜索获得的最高引用结果开始,同时还跟踪引用和反向引用。搜索包括每个组中的至少一个关键字:机器学习(Machine Learning, Transformer, CNN, Neural Network, Recurrent, GRU, Deep Learning, Recursive, LSTM, ML)和NLP(Natural Language, NLP, NLU, NLG)。
自然语言处理(NLP)的工作原理 自然语言处理通过机器学习(ML)进行。机器学习系统像其他任何形式的数据一样存储单词及其组合方式。将短语、句子,有时甚至整本书的内容都输入机器学习引擎,并根据语法规则和人们的现实语言习惯(或两者兼而有之)进行处理。然后,计算机使用这些数据来查找模式并推断出下一步的工作。以翻译软件...
机器学习(ML)与自然语言处理(NLP)属于完全不同的两个层次。机器学习(ML)是自然语言处理(NLP)领域的主流方法,但并不局限于自然语言处理(NLP)领域。机器学习(ML)还可应用于股市预测(Stock marketanalysis)、信用卡欺诈监测(Detecting credit card fraud)、机器视觉(Computer vision)、DNA测序分类(Classifying DNA ...