3.2.6.清洗(cleaning) 3.3.3.语义分析(semantic analysis) 3.4.信息抽取(info extraction) 3.4.1.名实体识别(named entity recognition:ner) 3.4.2.实体消歧(entity disambiguation) 3.4.3.术语抽取(terminology/giossary extractior) 3.4.4.共指消解(coreference resolution) 3.4.5.关系抽取(relationship extraction...
文本生成也就是由类别生成序列 或者 由序列到序列的预测任务。按照不同的输入划分,文本自动生成可包括文本到文本的生成(text-to-text generation)、意义到文本的生成(meaning-to-text generation)、数据到文本的生成(data-to-text generation)以及图像到文本的生成(image-to-text generation)等。具体应用如机器翻译、...
文本生成也就是由类别生成序列 或者 由序列到序列的预测任务。按照不同的输入划分,文本自动生成可包括文本到文本的生成(text-to-text generation)、意义到文本的生成(meaning-to-text generation)、数据到文本的生成(data-to-text generation)以及图像到文本的生成(image-to-text generation)等。具体应用如机器翻译、...
语义角色标注(Semantic Role Labeling):标注句子中的语义角色类标,语义角色,语义角色包括施事、受事、影响等 抽象语义表示分析(Abstract Meaning Representation Parsing):AMR是一种抽象语义表示形式,AMR parser把句子解析成AMR结构 一阶谓词逻辑演算(First Order Predicate Calculus):使用一阶谓词逻辑系统表达语义 框架语义...
按照不同的输入划分,文本自动生成可包括文本到文本的生成(text-to-text generation)、意义到文本的生成(meaning-to-text generation)、数据到文本的生成(data-to-text generation)以及图像到文本的生成(image-to-text generation)等。具体应用如机器翻译、文本摘要理解、阅读理解、闲聊对话、写作、看图说话。常用的模型...
NLP:Natural Language Processing,自然语言处理。 NLP 是 AI 的一个子领域。 NLP: 自然语言处理,数据是文本。 CV: 计算机视觉,数据是图像。 发展 萌芽期(1956年以前) 贝叶斯方法、隐马尔可夫、最大熵、支持向量机……,主流仍为基于规则的理性主义方法; ...
NLP是人工智能领域历史较为悠久的领域,但由于语言的复杂性(语言表达多样性/歧义/模糊等等),如今的发展及收效相对缓慢。比尔·盖茨曾说过,"NLP是 AI 皇冠上的明珠。" 在光鲜绚丽的同时,却可望而不可及(...)。 为了揭开NLP的神秘面纱,本文接下来会梳理下NLP流程、主要任务及算法,并最终落到实际NLP项目(经典的文...
Word2vec 介绍。 3 Word2vec 目标函数求解。 4 下期预告 5 参考文献 正文开始 1 什么是词意(word meaning)及如何表示(representio)? 1 什么是单词的词意(它的定义是什么)? 英文中meaning代表人或文字想要表达的idea,这个idea还可以通过手写文字、艺术品来表示。中文中的词义更有意思,例如在第二篇中写的关于...
回到我们每天面对的文本数据量,信息过载是一个巨大的挑战,但是现在NLP技术让我们拥有了自动过滤和汇总的能力。这是为较长的文本文档创建简短,准确且流利的摘要的过程。使用自动摘要的最重要优点是可以减少阅读时间。以下是可以尝试的一些API:Aylien文本分析,MeaningCloud摘要,ML分析器,文本摘要。
导读:NLP领域著名学者,斯坦福大学教授克里斯托弗 · 曼宁(Christopher Manning)在美国人文与科学学院(AAAS)期刊的 AI & Society 特刊上发表了题为《Human Language Understanding & Reasoning》的文章。从NLP学界、业界的现实出发,回顾了NLP语言模型的发展历史,展望大型语言模型的发展趋势,并对语言模型理解人类语言的本质做...