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独家对话AAAI、ACM、ACL三会会士Raymond J. Mooney | 香侬专栏
德克萨斯大学奥斯汀分校计算机系教授、人工智能实验室主任 Raymond J. Mooney 带领他的人工智能小组研究了多个领域,目前他的主要研究方向是自然语言处理和计算语言学。其本人曾在 2008-2011 年间担任国际机器学习协会(ICML 主办方)主席,曾多次担任 ICML、ACL、AAAI、EMNLP、NAACL 等会议主席或领域主席,现在为美国计算机学会(ACM)、国际人工智能学会 (AAAI)、国际计算语言学会(ACL)三会会士 。
【中国AI合伙人来也】两位海归机器学习博士6年创业路
自然语言处理(NLP)很可能是接下来一年中最值得关注的AI方向之一,从2015年开始就看到深度学习和强化学习等新算法对于NLP应用,尤其是对话系统的成熟能产生巨大效果的“助理来也”创始黄金搭档汪冠春和胡一川近日接受了新智元的专访。
【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
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。
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第14章 循环神经网络
第14章 循环神经网络 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang @alexcheen @飞龙 校对:@飞龙 击球手击出垒球,你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。
【NLP学习笔记】(二)gensim使用之Topics and Transformations
本文主要翻译自:https://radimrehurek.com/gensim/tut2.html 这个教程会向大家展示如何将代表文档的向量转换成另一种向量,做这件事的目的主要有两个: 发现语料中的隐藏结构,比如词与词之间的联系,然后用一种全新的方式、一种更能表现语义的方式(semantic way)来描述文档。
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