NLP是一门工程学科,它的目标是构建能够处理、分析和生成人类语言的机器。NLP的发展源自计算语言学,它不仅关注理论框架的建立,更侧重于实际技术的开发和应用。 重要性 NLP在日常生活中扮演着越来越重要的角色。从零售业的客户服务聊天机器人到医疗领域的电子健康记录解读,NLP技术正被广泛应用于各个领域,极大地提高了工...
机器翻译,MT)指将文本由一种语言翻译成另一种语言,是根据一个序列(机器翻译最接近的另一种语言生成)。 NLP的发展历程 NLP的发展发展为:基于规则→其基于统计→基于深入学习,发展大致经历了4个阶段:1956年的萌芽期;1957年1970年的快速期;1971年1993年的低速期;1994年现在的复苏融合期。 萌芽期(1956年前) 1946...
同理,NLP 模型指通过大量的文本数据对机器进行训练和学习,以便其能够理解语言的结构、语法规则和语义信息。再将NLP 模型应用于各种文本处理任务,比如文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、问答系统等。 再具体点的案例就是,我们日常生活中利用 NLP 模型对 社交媒体(例如微博、抖音这类)上的用户评论进行分析、...
简单概况NLP的任务就是从一种数据类型转换成另一种数据类型的过程,这与绝大多数的机器学习模型相同或者类似,所以掌握了NLP的技术栈就等于掌握了机器学习的技术栈。 传统方式和深度学习方式 NLP 对比 三、NLP的预处理 为了能够完成上述的NLP任务,我们需要一些预处理,是NLP任务的基本流程。预处理包括:收集语料库、文本...
自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。 通过上面的定义可知,自然语言处理是一门交叉领域。具体是现代语言学和人工智能的一种...
像Allen Institute、Hugging Face和Explosion等组织也发布了开放源代码库和在大型语言语料库上预先训练的模型,这使得NLP领域飞速进展。最近,NLP技术通过发布公共注释研究数据集和创建公共响应资源促进了对COVID-19的研究。 然而,其实人工智能领域早已形成。艾伦·图灵(Alan Turing)在1950年就提出了“能思考的机器”的想法...
1.负责公司基于自然语言nlp的语义服务,聊天机器人,情感分类产品的开发及维护,从具体的场景和问题出发,按照指定业务场景和业务需求进行数据建模并落地。 2.负责自然语言处理相关的工作,包括但不限于:文本分类、命名实体识别、句法分析、信息抽取、知识库构建、主题词识别、智能问答、语义理解等; ...
斯坦福 NLP 社区创建并积极维护 CoreNLP 框架，这是一个很受欢迎的 NLP 活动库。NLTK 和 SpaCy 分别是用 Python 和 Cython 编写的，而 CoreNLP 是用 Java 编写的，需要在您的机器上安装 JDK（但它确实具有适用于大多数编程语言的 API）。CoreNLP 的创建者将其称为“用 Java 进行自然语言处理的一站式商店！
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03 自然语言处理(NLP) NLP是语音交互中最核心,也是最难的模块。 NLP主要涉及的技术有:文本预处理、词法分析、句法分析、语义理解、分词、文本分类、文本相似度处理、情感倾向分析、文本生成等等。但不局限于这些,涉及的技术比较多,且比较复杂。下面我们就挑几个主要的技术点简单聊下。 3.1 文本预处理 1)去噪声: ...