# NLP领域创新应用
自然语言处理（NLP）作为人工智能的一个重要分支，近年来在多个领域中展现出了惊人的创新应用。这些应用不仅改变了我们与机器的互动方式，还改善了信息获取和处理的效率。本文将介绍几个NLP的创新应用，并通过代码示例进一步说明。
## 1. 聊天机器人
聊天机器人是NLP领域应用最广泛的例子之一。它们可以模拟人与人之间的对话。下面的示例代码使用Python中的`transfo
目录 1.全连接前馈神经网络（MLP）的应用2.卷积神经网络（CNNs）的应用3.循环和递归神经网络（RNNs）的应用1.全连接前馈神经网络（MLP）的应用大部分情况下，全连接前馈神经网络（MLP）能被用来替代线性学习器。这包括二分类或多分类问题，以及更复杂的结构化预测问题。网络的非线性以及易于整合预训练词嵌入的能力经常带来更高的分类精度。一系列工作通过简单地将句法分析器中的线性模型替换
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2023-10-31 19:12:04
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在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务中，基于深度学习的方法已经取得了最佳的结果。神经网络模型在诸如命名实体识别（Na
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2023-08-10 14:14:46
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现代企业生存发展的动力就是创新, 只有创新才能“以新应万变”，快速适应市场变化。知识产权便是企业创新力的有力体现。近期，Smartbi率先提出NLA，并成为多项国家发明专利的获得者。NLA，又称自然语言分析，是以NLP为技术基础，将处理结果应用到数据分析软件中，最终用自然语言查询、分析信息系统中的数据。简单来说，NLA让用户快速获取分析数据。自然语言处理在 BI中的应用四年前，Gartner就谈到
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2023-09-09 22:46:47
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在医疗保健领域，数据并不只是来自患者健康记录、医嘱条目和医生处方。事实上，目前已有数百万人通过家用工具包将他们的基因信息上传到商业数据库。可穿戴技术也为消费者健康数据开辟了新渠道。但是，如果这些医疗数据不去使用，那增加再多也没有多大意义。许多专家一致认为，医疗数据的应用场景还远远不够。自然语言处理(NLP)的诸多案例自然语言处理(NLP)技术可以处理完全非结构化数据，公司采用NLP技术的一个主要目
自然语言处理专家elvis在medium博客上发表了关于NLP在2019年的亮点总结。对于自然语言处理（NLP）领域而言，2019年是令人印象深刻的一年。在这篇博客文章中，我想重点介绍一些我在2019年遇到的与机器学习和NLP相关的最重要的故事。我将主要关注NLP，但我还将重点介绍一些与AI相关的有趣故事。标题没有特别的顺序。故事可能包括论文，工程工作，年度报告，教育资源的发布等。论文刊物ML /
目录什么是NLPNLP的重要性NLP的发展NLP的任务及应用NLP实施步骤自然语言处理有哪些方法？监督 NLP非监督 NLP自然语言理解自然语言生成NLP 的5个难点什么是NLP自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它是一种机器学习技术，目的是使计算机能够解读、处理，和生成人类生活语言，实现人机之间的信息交流。自然语言处理的具体表现形式包括机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校
# NLP创新点探索
自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，近几年来经历了快速的发展。随着深度学习和大数据技术的进步，NLP在语音识别、文本生成、情感分析等领域都有了显著的创新。在这篇文章中，我们将探讨NLP的几个创新点，并给出相应的代码示例，帮助读者理解这些创新的具体应用。
## 知识图谱的应用
知识图谱通过将实体及其关系构建成图形结构，使得机器能够更好地理解自然语言中的上下文。例
语言模型（属于generative model）语言定义为字母表的某一子集 统计学语言模型在概率的角度看语言production，从词汇表分配随机的token序列 P（<w1,w2,…wn>）generative model 不考虑condition，语言模型就是， 回答问题2,3（联合分布等），可以用于发现outlierdescrimitive 例如逻辑回归 classificati
NLP 基本知识NLP问题主要是对字词、短语、句子、篇章的处理，这一切问题主要包含两个层次：结构、语义。解决这些问题离不开两个基本概念：语言模型、序列标注。 一、语言模型 语言模型是指用数学的方法描述语言规律，统计语言模型是用句子A出现的概率p(a)来刻画句子的合理性，常用的有 n-gram模型二、词
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2023-07-29 22:47:15
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1.背景介绍深度学习（Deep Learning）是一种人工智能（Artificial Intelligence）技术，它旨在模仿人类大脑的思维过程，以解决复杂的问题。在过去的几年里，深度学习技术在各个领域得到了广泛的应用，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。在金融领域，深度学习技术也取得了显著的进展，被广泛应用于风险管理、投资策略、金融违法检测
NLP的广泛应用为网络安全领域带来了新的可能性和机遇。随着技术的不断进步，我们可以预见，在未来，NLP将继续在网络安全领域发
智能推荐系统 2018-12-26 17:22:08 一、业务背景网络文学的发展已有20年的时间，阅文从发展之初的不太看好，再到现在发展为400亿港币市值的阅读平台和文学IP巨头。他的发展历程并不是那么一帆风顺，但却也契合了当前人们对物质文化的热切需求。目前很多网络小说已经改编为电影...
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2018-12-28 08:23:53
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文章目录文本情感分类目标1. 案例介绍2. 思路分析3. 准备数据集3.1 基础Imdb_dataset和Imdb_dataloader的准备3.2 文本序列化3.3 构建保存数据集的字典4. 构建模型5. 模型的训练和评估 文本情感分类目标知道文本处理的基本方法能够使用数据实现情感分类的1. 案例介绍为了对前面的word embedding这种常用的文本向量化的方法进行巩固，这里我们会完成一个
自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，包括：1.句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。2.信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如，时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。涉及到实体识别、时间抽取、因果
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2023-07-08 11:31:20
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NLP 神经网络2013 年和 2014 年是 NLP 问题开始引入神经网络模型的时期。使用最广泛的三种主要的神经网络是：循环神经网络、卷积神经网络和递归神经网络。循环神经网络（RNNs） 循环神经网络是处理 NLP 中普遍存在的动态输入序列的一个最佳的技术方案。Vanilla RNNs （Elman,1990）很快被经典的长-短期记忆网络（Hochreiter & Schmid
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2023-09-19 11:12:50
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什么是NLP？NLP：Natural Language Processing 自然语言处理 Natural adj. 自然的;天然的; Language n. 语言;语言文字; Processing v. 加工;处理;审阅，审核，处理(文件、请求等);数据处理NLP的定义自然语言处理( 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。
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2023-09-19 04:55:03
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两个py文件，一个是利用文本训练并保存，另外一个是拼音转汉字，基于隐马尔可夫模型HMM，拼音输入法可以按注音符号与汉语拼音两种汉字拼音方案分成两大类。汉语拼音输入法的编码是依据汉语拼音方案（汉字的读音）进行输入的一类中文输入法。早期只有全拼这种方式，即完全依照汉字的整个音节来输入。随着技术的发展，拼音输入法不仅可以简拼还出现了一种只需两键就能输入整个音节的双拼方案。具体代码和文件在我上传的资源中有
1.什么是NLP 2.NLP领域的挑战(1)同一个意思有多种表达方式(2)一词多义(Ambiguity)解决一词多义的问题方法：从数据中学习(结合上下文Context) 3.机器翻译系统的案例 上图的意思：根据表中的12对翻译结果，翻译所给出的一句话。做法：给定语料库，在语料库中做统计，进行匹配(基于统计学)。缺点：<1>慢 <2>
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2023-07-25 23:44:30
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课程秉承了“实战”风，老师简单理了一下NLP模型发展脉络，每个时期代表模型的优缺点，就一猛子扎进了BERT的关键技术——Transformer和Attention工作机制，于是编码解码、Query、Key、Values、Embedding、Softmax、矩阵运算带着满满的优越感向我碾压过来。算了，既然这是实战课，理论的问题就不要深究了吧，只要知道BERT是两步训练，知道如何使用ModelArts
