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自然语言处理

Facebook 开源语音识别工具包wav2letter
Facebook 开源语音识别工具包wav2letter
wav2letter 是 Facebook AI 研究院今天开源的简单高效的端到端自动语音识别(ASR)系统。该实现的原作者包括 Ronan Collobert、Christian Puhrsch、Gabriel Synnaeve、Neil Zeghidour 和 Vitaliy Liptchinsky。wav2l ...
GitHub新开放项目FoolNLTK:一个便捷的中文处理工具包
GitHub新开放项目FoolNLTK:一个便捷的中文处理工具包
在中文信息处理中,分词(word segmentation)是一项基本技术,因为中文的词汇是彼此相连的,不像英文有一个天然的空格符可以分隔不同的单词。虽然把一串汉字划分成一个个词对于汉语使用者来说是很简单的事情,但对 ...
百度AAAI 2018录用论文:基于注意力机制的多通道机器翻译模型
百度AAAI 2018录用论文:基于注意力机制的多通道机器翻译模型
目前,很多研究工作者提出了许多基于注意力的神经翻译系统(NMT,Neural Machine Translation)的改进方法,其中效果最优的是基于注意力架构的编解码系统。图 1. 提供了基于注意力 NMT 模型的结构原理,共包括三个部 ...
四个自然语言处理(NLP)业务应用程序
四个自然语言处理(NLP)业务应用程序
自然语言处理算法教导计算机像人一样使用语言。如果你手动搜索来自一组文档的信息,你也可以像搜索引擎一样查看关键字。这就是为什么机器翻译是自然语言处理的第一种形式,它是以二战中的破译技术为蓝本。开发人员希 ...
Bot:带来对话式体验的下一代UI
Bot:带来对话式体验的下一代UI
Bot 有许多类别,它们彼此各不相同,可以从许多维度上进行划分。就面向的服务对象而言,有B2B机器人和B2C机器人,有为多人服务的群聊机器人和提供一对一服务的个人机器人;有面向业务的机器人,也有面向消费的机器人 ...
一文概述2017年深度学习NLP重大进展与趋势
一文概述2017年深度学习NLP重大进展与趋势
近年来,深度学习(DL)架构和算法在图像识别、语音处理等领域实现了很大的进展。而深度学习在自然语言处理方面的表现最初并没有那么起眼,不过现在我们可以看到深度学习对 NLP 的贡献,在很多常见的 NLP 任务中取得 ...
为了让机器能和人更好的聊天, Google 都做了什么?
为了让机器能和人更好的聊天, Google 都做了什么?
自然语言处理,又称 NLP(Natural language processing),是目前以及未来 AI 领域最重要的基础技术之一,主要是在机器学习的基础上结合语言学和统计学在自动化服务中对语言进行建模。说的直白一点,NLP 就是关于人 ...
为什么聊天机器人从业者都很委屈?
为什么聊天机器人从业者都很委屈?
那些Siri里有趣的回答,许多都是人写的,和机器智能无关。“现在的聊天机器人为什么做得这么烂?”自从读了聊天机器人方向的博士,这是我最常被问到的问题。这个世界上的科技进步有两类,一类是委屈的,一类是不委屈 ...
可视化语音分析:深度对比Wavenet、t-SNE和PCA等算法
可视化语音分析:深度对比Wavenet、t-SNE和PCA等算法
那么我们说的维度大小是什么呢?它是机器学习和数据科学中的一个重要话题,用来描述数据集的潜在复杂度。一个数据集由好多数据点组成,每个数据点都有一些固定数量的特征,或者维度。例如,我可能是一个酷爱观察鸟类 ...
Chatbot 架构
Chatbot 架构
Chatbot 的开发者越来越多了,一些创业公司都开始开发自己的聊天机器人产品,包括提供平台类的,提供API 的,提供分析工具的等等。很多的博客,杂志和视频都充满着工业界对聊天机器人的宠爱,开发者们也聚集在一起讨 ...
无监督式机器翻译,不需要人类干预和平行文本
无监督式机器翻译,不需要人类干预和平行文本
两篇新的论文表明,神经网络可以在不需要平行文本的情况下学习翻译,这是一个令人惊讶的进步,它将可以让人们可以读懂更多语言的文档。因为神经网络,即一种以人脑为启发的计算机算法,自动的语言翻译取得了长足的进 ...
Mozilla发布开源语音数据库和语音识别模型
Mozilla发布开源语音数据库和语音识别模型
如今,语音驱动的设备越来越强大,越来越贴近人们的生活。技术的进步使得语音类的接口越来越丰富,导致越来越多的在线产品能够“听”我们的话并做出响应了。在Mozilla,我们对语音识别的潜力感到兴奋。我们相信这项 ...
用TensorFlow开发问答系统
用TensorFlow开发问答系统
一个问答系统是被设计用来回答用自然语言提出的问题的系统。一些问答系统从诸如文本和图片这样的“源”里获得信息来回答特定的问题。这些依赖“源”的系统可以基本被分为两类:开放话题的,它需要回答的可能是任何问 ...
从朴素贝叶斯到维特比算法:详解隐马尔科夫模型
从朴素贝叶斯到维特比算法:详解隐马尔科夫模型
机器学习一个经典的问题就是学习一个能区分两个或多个类别的分类器,即在给定训练样本下能预测新样本所属的类别。机器学习分类器经常用于处理 NLP 任务,例如将邮件根据内容分类为垃圾邮件或正常邮件,将新闻按内容 ...
如何使用深度学习为照片自动生成文本描述?
如何使用深度学习为照片自动生成文本描述?
图像描述涉及到为给定图像(比如照片)生成人类可读的文本描述。这个问题对人类而言非常简单,但对机器来说却非常困难,因为它既涉及到理解图像的内容,还涉及到将理解到的内容翻译成自然语言。最近,在为图像自动生 ...

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