AI 助理
备案控制台
开发者社区 大数据 文章 正文

【Spark Summit East 2017】使用机器学习注释器和大规模深度学习本体进行语义自然语言理解

2017-02-19 2303
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
NLP自然语言处理_高级版，每接口累计50万次
NLP 自学习平台，3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_基础版，每接口每天50万次
简介： 本讲义出自David Talby在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了一个通过自由文本格式的病人记录给出临床诊断推理和实时的参考意见的端到端系统，该系统的架构是构建在Kafka与Spark Streaming之上的，该系统可以实时地对于数据进行获取和加工，并使用Spark & MLLib进行建模，并通过Elasticsearch使得用户可以低延迟地对于结果进行访问。

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。


本讲义出自David Talby在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了一个通过自由文本格式的病人记录给出临床诊断推理和实时的参考意见的端到端系统，该系统的架构是构建在Kafka与Spark Streaming之上的，该系统可以实时地对于数据进行获取和加工，并使用Spark & MLLib进行建模，并通过Elasticsearch使得用户可以低延迟地对于结果进行访问。


96c895b2eb9749409e9b5163be8f2c9e5cfcbdb0

602e0725b542d1a480f7d198d6ec2bf789b9d64e

ad93c543a64b3049a5726dfcbbd28e3762b176cd

0df85301dd6428ad6e54a3404539d183914a6792

8d31b999a6c1bef1e3bd5918a38e527d0501aded

75fcba7cd526ecdfac2363d4530403f5a9ad5b28

6390db3ae16253c1df29dd31c8422591338ab0e1

766570c44bc312e0cfc2f12aba64695df27ae581

cbc094350f0e7b6cd25c2e51c3bc35926372cd00

773a8e027c4cab2908c2443f960ade22638810e6

6d0e5d5dd6d652529976257028efdba0fded748d

84904cfbacb187c21e663a943c7c7f59a5e1ec93

a456059e8183c9cb2c11a00bbea7496fff9439ef

b4428bfdf247df471cf8cb8e4489ce709df4743f

561797fbbabe1d0daea6dcde628111e0df818850

b4b729316a1e709f284c7409614ddc255f1c4f5c

a01be1365adb58fb44346b8b86f7bbb8aae71785

c3903ad4e507356822a23c8aabd47af5f7c6827b

a9ad4d3a417051bdfb91ff3d736ce95d74793dea

909975b39548e87e0efc52896e1507aa7c4c66c4

c5c5d79fd29833d7b206ff6239e2a1806d3d129e

34f50ee74537b5f8c57380b405b985fd0b11ecb7

文章标签：
自然语言处理
机器学习/深度学习
大数据
分布式计算
Spark
自然语言处理
消息中间件
流计算
Kafka
MaxCompute
关键词：
人工智能平台 PAI深度学习
机器学习深度学习
深度学习自然语言
深度学习机器学习
人工智能平台 PAI自然语言
小猫吃鱼569
目录
相关文章
BetterBench
|
3月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
【数据挖掘】百度机器学习-数据挖掘-自然语言处理工程师 历史笔试详解
文章汇总并解析了百度机器学习/数据挖掘工程师/自然语言处理工程师历史笔试题目，覆盖了多分类任务激活函数、TCP首部确认号字段、GMM-HMM模型、朴素贝叶斯模型、SGD随机梯度下降法、随机森林算法、强连通图、红黑树和完全二叉树的高度、最长公共前后缀、冒泡排序比较次数、C4.5属性划分标准、语言模型类型、分词算法、贝叶斯决策理论、样本信息熵、数据降维方法、分箱方法、物理地址计算、分时系统响应时间分析、小顶堆删除调整等多个知识点。
BetterBench
41 1
【数据挖掘】百度机器学习-数据挖掘-自然语言处理工程师 历史笔试详解
请看我回答~
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
打造个性化新闻推荐系统：机器学习与自然语言处理的结合Java中的异常处理：从基础到高级
【8月更文挑战第27天】在信息过载的时代，个性化新闻推荐系统成为解决信息筛选难题的关键工具。本文将深入探讨如何利用机器学习和自然语言处理技术构建一个高效的新闻推荐系统。我们将从理论基础出发，逐步介绍数据预处理、模型选择、特征工程，以及推荐算法的实现，最终通过实际代码示例来展示如何将这些理论应用于实践，以实现精准的个性化内容推荐。
请看我回答~
70 2
请看我回答~
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索机器学习在自然语言处理中的应用
【8月更文挑战第22天】本文将深入探讨机器学习技术如何革新自然语言处理领域，从基础概念到高级应用，揭示其背后的原理和未来趋势。通过分析机器学习模型如何处理、理解和生成人类语言，我们将展示这一技术如何塑造我们的沟通方式，并讨论它带来的挑战与机遇。
请看我回答~
79 2
郑小健
|
3月前
|
自然语言处理 监控 机器人
自然语言处理中的语义理解和生成技术
【8月更文第18天】自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解、解析和生成人类语言。近年来，基于Transformer架构的预训练模型（如BERT、GPT系列）已经极大地推动了NLP的发展。本文将探讨这些模型在对话系统、文本生成、情感分析等领域的应用，并讨论相关技术挑战。
郑小健
142 1
君子世无双~
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索机器学习中的自然语言处理技术
【7月更文挑战第40天】 随着人工智能的迅猛发展，自然语言处理（NLP）作为机器学习领域的重要分支，正逐渐改变我们与机器的互动方式。本文将深入探讨NLP的核心概念、关键技术以及在现实世界中的应用案例。我们将从基础原理出发，解析NLP如何处理和理解人类语言，并讨论最新的模型和算法如何提升NLP的性能。最后，通过几个实际应用场景的分析，展望NLP在未来可能带来的变革。
君子世无双~
47 4
历年考试不作弊
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据挖掘
探索机器学习中的自然语言处理技术
【7月更文挑战第31天】本文深入探讨了自然语言处理（NLP）在机器学习领域的应用，包括其定义、重要性以及面临的挑战。文章进一步介绍了NLP的基本任务和常用技术，并通过实例展示了如何利用这些技术解决实际问题。最后，本文展望了NLP的未来发展方向和潜在影响。
历年考试不作弊
48 8
BetterBench
|
3月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
【数据挖掘】百度机器学习-数据挖掘-自然语言处理工程师 2023届校招笔试详解
百度2023届校招机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师笔试的题目详解
BetterBench
77 1
游客qf4jmczx4xu2y
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索机器学习中的自然语言处理技术
【7月更文挑战第25天】自然语言处理（NLP）是机器学习领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解、解释和生成人类语言。本文将深入探讨NLP的基本原理、关键技术以及在现实世界中的应用实例，旨在为读者提供一个全面的NLP技术概览，并展示其在现代科技中的重要性和应用前景。
游客qf4jmczx4xu2y
38 2
八百标兵奔北坡
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
利用词嵌入和语义表示技术来提高自然语言处理任务的性能
利用词嵌入和语义表示技术来提高自然语言处理任务的性能
八百标兵奔北坡
29 1
楠竹11
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
不做数值运算、纯靠嘴炮也能机器学习？基于自然语言的全新ML范式来了
【6月更文挑战第30天】基于自然语言的VML简化了机器学习，让模型参数变为人类可读的文本，提高理解和应用性。借助大型语言模型的进展，VML能直接编码先验知识，自动选择模型类，并提供可解释的学习过程。然而，表达能力、训练优化及泛化能力的挑战仍需克服。[论文链接](https://arxiv.org/abs/2406.04344)
楠竹11
36 1

热门文章

最新文章

  • 1
    探索基于机器学习的网络安全威胁检测系统
  • 2
    06 机器学习 - 朴素贝叶斯分类算法(案例一)
  • 3
    【人工智能】人工智能和机器学习有何不同
  • 4
    首席架构师推荐」精选数据挖掘和机器学习软件列表
  • 5
    『机器学习』核心概念的可视化解释
  • 6
    【机器学习算法】11、高斯混合模型算法+语音识别项目实战（二）
  • 7
    spark 3.1.x支持（兼容）hive 1.2.x以及hadoop cdh版本的尝试
  • 8
    [Spark][Python]Spark Python 索引页
  • 9
    Spark Job的提交与task本地化分析（源码阅读八）
  • 10
    Spark-spark streaming
  • 1
    NLP技术在聊天机器人中的应用：技术探索与实践
    87
  • 2
    自然语言处理（NLP）是人工智能和语言学的一个交叉领域，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。
    76
  • 3
    `transformers`库是Hugging Face提供的一个开源库，它包含了大量的预训练模型和方便的API，用于自然语言处理（NLP）任务。在文本生成任务中，`transformers`库提供了许多预训练的生成模型，如GPT系列、T5、BART等。这些模型可以通过`pipeline()`函数方便地加载和使用，而`generate()`函数则是用于生成文本的核心函数。
    134
  • 4
    深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
    54
  • 5
    深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
    35
  • 6
    深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
    39
  • 7
    深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
    41
  • 8
    深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
    40
  • 9
    深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
    19
  • 10
    深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
    18

    • 相关课程

    更多
  • 场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销
  • 场景实践 - 基于阿里云PAI机器学习平台使用时间序列分解模型预测商品销量
  • 场景实践 - 基于机器学习进行收入预测分析
  • 机器学习概览及常见算法
  • 机器学习入门-概念原理及常用算法
  • 大数据实时计算框架Spark快速入门

    • 相关电子书

    更多
  • Hybrid Cloud and Apache Spark
  • Scalable Deep Learning on Spark
  • Comparison of Spark SQL with Hive

    • 相关实验场景

    更多
  • 【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
  • 使用PAI+LLaMA Factory微调Qwen2-VL模型，搭建文旅领域知识问答机器人
  • 以电商场景为例搭建AI语义搜索应用
  • AI克隆声音，基于函数计算部署GPT-Sovits语音生成模型
  • 奥运时刻！零代码生成奥运风格AI写真。
  • 函数计算一键部署AI大语言模型并会话
    • 下一篇
    DataWorks售前咨询