2023 年 2 月 28 日凌晨，CVPR 2023 顶会论文接收结果出炉！这次没有先放出论文 ID List，而是直接 email 通知作者（朋友圈好友纷纷晒截图，报喜讯~你被刷屏了没？！）。CVPR 2023 主委会官方发布这次论文接收数据：有效投稿 9155 篇（比 CVPR 2022 增加12%），收录 2360 篇（CVPR 2016 投稿才 2145 篇），接收率为 25.78 %。
# NLPCC 2023 论文总结与代码示例
在自然语言处理（NLP）领域，NLPCC（自然语言处理与计算机语言的会议）是一个备受瞩目的国际会议。2023年的会议上，许多前沿研究为我们提供了理解语言和文本的崭新视角。本文将重点探讨一项有趣的研究，以及相应的代码示例，帮助读者更好地理解其核心思想。
## 研究背景
当前，机器学习模型在处理语言时越来越复杂，尤其是在处理上下文信息和生成语义嵌入方
近些年来，随着自动语音识别（ASR）技术的发展，识别准确率有了很大的提升。但是，在ASR转写结果中，仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频，仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识，甚至推理的能力。得益于最近无监督预训练语言模型技术的发展，基于纯文本特征的纠错模型可以有效地解决这类问题。本文提出的语义纠错系统分编码器和解码器两个模块，编码器着重
1. 国际学术组织、学术会议与学术论文自然语言处理（natural language processing，NLP）在很大程度上与计算语言学（computational linguistics，CL）重合。与其他计算机学科类似，NLP/CL有一个属于自己的最权威的国际专业学会，叫做The Association for Computatio
转载
2024-05-22 16:37:23
67阅读
概述论文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3072959.3073659 代码：https://github.com/otenim/GLCIC-PyTorch 此篇论文的工作是基于前一年提出的上下文编码器（Pathak 等。 - 2016 - Context Encoders Feature Learning by Inpainting），即https:/
现如今，深度学习方法成了解决nlp任务的首选方案，比如textCNN、LSTM、GRU、BiLSTM、Attention、BERT等等。当然，有的nlp任务也可以用机器学习方法去解决，至于哪种任务用哪种方法，需要我们根据实际情况去选择。就目前我接触到的nlp赛题任务有，文本分类、情感分析、关系抽取、文本匹配、阅读理解、问答系统等等，比如针对文本二分类任务，我们可以把CNN、LSTM、Attenti
转载
2024-01-02 10:06:25
31阅读
# 如何实现nlpcc2023文本纠错
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据预处理
数据预处理 --> 训练神经网络
训练神经网络 --> 模型评估
模型评估 --> 模型优化
模型优化 --> 结束
```
## 2. 状态图
```mermaid
stateDiagram
数据预处理
原创
2024-04-17 04:40:57
140阅读
NLPCC 2014 Shared Task数据集及描述链接 Task 1: Emotion Analysis in Chinese Weibo Texts Task 2: Sentiment Classification with Deep Learning Task 3: Chinese Entity Linking Task 4: Cross-Lingual Knowledge Linkin
转载
2023-06-04 16:58:15
112阅读
一.spell correction(拼写错误纠正)1. 错写的单词与正确单词的拼写相似，容易错写；这里safari是否容易错写成saferi需要统计数据的支持；为了简化问题，我们认为字形越相近的错写率越高，用编辑距离来表示。字形相近要求单词之间编辑距离小于等于2，这里saferi与safari编辑距离为1，后面我们再具体了解编辑距离的定义。2. 正确单词有很多，除去语义因素外最有可能的单词，也就
转载
2024-05-29 00:55:16
58阅读
1.DSP/BIOS应用程序调试（2009.10.20）在CCS2.0 的emulator写dsp/bios 的程序，编译链接无错误，而点击LOAD Program下载xxx.out完成时弹出如下对话框：RTDX target application does not match emulation protocol!Loaded program was created with an rtdx
转载
2024-06-25 10:45:41
48阅读
# NLPCC及其在自然语言处理中的应用
### 1. 什么是NLPCC？
NLPCC，全称为“自然语言处理与计算机语言会议”（Natural Language Processing and Chinese Computing Conference），是一个专注于自然语言处理（NLP）和计算机语言研究的国际性学术会议。它为研究人员和行业专家提供了一个交流最新技术和研究成果的平台。近年来，NLP
Connectionist Temporal Classification (CTC)CTC可以用于线上实时地语音识别，编码器用的是单向的RNN，解码是用MLP来预测文字分布。 编码器将语音输入\(x^i\)编码成\(h^i\)，MLP再对它乘上一个权重，接上Softmax，得到词表V大小的概率分布。 但有时候当前的语音输入可能并不能对应实际的文本token，所以预测要额外多一个为空的类别，表示模
转载
2024-04-02 11:07:03
88阅读
论文题目：Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 论文作者：Ilya Sutskever(Google) 发表时间： NIPS 2014论文背景DNN在很多任务上取得了非常好的结果，但是它并不能解决Seq2Seq模型。我们使用多层LSTM作为Encoder和Decoder，并且在WMT14英语到法语上取得了34.8的BLEU的结果。此外
转载
2024-05-15 18:58:31
28阅读
看这一篇论文的主要目的是看BILSTM-CRF模型，对于实际应用，CRF看分词、BILSTM-CRF做NER，接下来通过BILSTM-CNN-CRF做序列标注，NLP几个基本的应用也差不多了，句法分析貌似比较复杂，留作以后吧。********************开始论文吧****************一.叙述命名实体识别一直是更具挑战性的NLP应用，为什么更具挑战呢？原因有两方面，一方面，可
转载
2024-01-11 21:09:11
43阅读
本文将会讲述如何利用CRF模型来实现中文分词。 所谓中文分词，就是将连续的中文汉字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。关于CRF模型的介绍以及CRF实现工具CRF++的使用方法，读者可以参考文章NLP入门（八）使用CRF++实现命名实体识别(NER) 。 以下将详细讲述如何使用CRF++来实现中文分词。语料选择 中分分词的语料，这里选择人民日报分词语料和微软中文分词语料，语料的
转载
2024-04-16 16:24:30
40阅读
# NLPCC论文实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现NLPCC论文。下面是整个流程的概览，我们将逐步展开每一步的细节。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集与预处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型选择与训练 |
| 4 | 模型评估与调优 |
| 5 | 实验结果分析 |
## 1. 数据收集与预处理
首先，我们需要收
原创
2023-07-27 03:02:52
193阅读
在刚刚结束的NLPCC-2019 依存句法分析领域移植评测任务中，我们队有幸拿到了在封闭条件下无监督和半监督两个任务的双第一。这离不开大家的付出与努力，在这里想与大家分享下参赛的一些细节。1.任务介绍1.1NLPCC-2019 依存句法分析领域移植评测本次评测是由苏州大学、阿里巴巴联合举办的。在本次评测任务中，提供了约 17K (句子数)平衡语料(BC)数据作为源领域数据，10K句产品评论(PC)
转载
2023-12-14 19:04:47
98阅读
Chatgpt | Chat | Gpt | 小智Ai | Chat小智 | Gpt小智 | ChatGPT小智Ai | GPT小智 | GPT小智Ai | Chat小智Ai 丨 人工智能技术的发展，尤其是自然语言处理领域的进步，正在为人类语言沟通带来巨大的变革。其中，OpenAI 的 ChatGPT 技术备受关注，其能否解决人类的语言沟通障碍成为了人们热议的话题。一、ChatGPT
简介以ChatGPT、GPT-4等为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）掀起了新一轮自然语言处理领域的研究浪潮，展现出了类通用人工智能（AGI）的能力，受到业界广泛关注。在LLM大行其道的背景下，几乎所有的NLP任务都转化为了基于提示的语言生成任务。然而，在中文医学NLP社区中，尚未有一个统一任务形式的评测基准。为推动LLM在医疗领域的发
转载
2024-01-16 19:26:11
100阅读
文章目录1 简介1.1 动机1.2 创新2 背景知识3 方法3.1 触发词标记3.1.1 单词级别模型3.1.2 字符级别模型3.2 论元标记4 实验4.1 触发词标记4.2 论元标记5 总结 1 简介论文题目：A Convolution BiLSTM Neural Network Model for Chinese Event Extraction 论文来源：NLPCC 2016 论文链接：h
转载
2023-08-14 14:10:28
88阅读
