NLP是什么? NLP是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。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。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科。NLP由两个主要的技术领域构成：自然语言理解和自然语言生成。自然语言理解方向，主要目标是帮助机器更好理解人的语言，包括基础的词法、句法等语义理解，以及需求、篇章、情感层面的高层理解。自然语言生成方向，主要目
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2023-10-31 10:46:02
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作者｜唐天一机构｜中国人民大学高瓴人工智能学院导师｜赵鑫教授方向 | 自然语言处理导读ACL-IJCNLP 2021是CCF A类会议，是人工智能领域自然语言处理（ Natural Language Processing，NLP）方向最权威的国际会议。计算语言学协会第59届年会暨第11届自然语言处理国际联席会议（The Joint Conference of the 59th Annual Mee
# NLP国内会议
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，主要研究如何使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的能力。在中国，NLP领域的研究得到了长足的发展，每年都会举办一系列的国内会议，为学术界和工业界的研究人员提供了一个交流和展示研究成果的平台。
## 1. NLP国内会议概述
在中国，NLP领域的国内会议主要包括
原创
2023-10-12 09:56:48
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GitHub： https://github.com/jkszw2014/bert-kbqa-NLPCC2017一、问题描述本篇知识问答实战来源NLPCC2017的Task5：Open Domain Question Answering；其包含 14,609 个问答对的训练集和包含 9870 个问答对的测试集。并提供一个知识库，包含 6,502,738 个实体、 587,875 个属性以
作者 | 维克多、琰琰 编辑 | 青暮原定于在奥地利维也纳召开的ICML 2021，受疫情影响已于近日在线上召开。根据官方消息，会议将在7月18日~7月24日内完成所有的日程。本次会议共收到5513篇论文投稿，接收1184篇论文，其中包含1018篇短论文和166篇长论文，接收率为21.48%，近五年最低。在接收的一千多篇论文中，组委会最终挑出了四篇论文，分别颁发了一
本文介绍自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域的一些国内外著名会议和期刊。 自然语言处理(NLP)和计算语言学（Computational Linguistics, CL）有很多重合之处。国际会议ACL、EMNLP、NAACL 和 COLING 可以说是 NLP 领域的四大顶会。其中 ACL、EMNLP、NAACL都是一家
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2023-07-27 21:28:34
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放假前看到了实体链接相关的一篇文章，节前已经给大家分享。开工了，也想花点时间着重看下近些年来实体链接这个任务目前的技术发展脉络，所以去各个顶会收集了一些论文，整理如下，大家参考~ 一、2021 1、LNN-EL: A Neuro-Symbolic Approach to Short-text Entity Linking会议：ACL 2021作者：Hang Jiang, Sairam Guraj
# 国内NLP相关会议及其在自然语言处理中的应用
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，专注于让计算机理解和生成自然语言。随着技术的不断进步，国内外举行了许多与NLP相关的会议。本文将介绍一些主要的国内NLP会议，并用代码示例和图示来展示NLP中的基本概念。
## 主要会议
在中国，相关的NLP会议有以下几个：
1. **CCF NLP大会**：中国计算机学会（CCF）主办的
本文介绍 ICML2020 中 4 篇与推荐系统相关的论文。分别为：低通协同过滤推荐的图卷积网络推荐系统中 Pap@k 度量的优化与分析有序非负矩阵分解在推荐中的应用推荐系统中的长期社会福利优化：一种约束匹配方法1. Graph Convolutional Network for Recommendation with Low-pass Collaborative Filters 图卷积网络（G
组队学习介绍 最近又懒惰了（虽然确实事情也多），好久没有空更新博客，遂报名公众号 Datawhale 的 NLP 学习小组来督促自己学习。学习小组的目的主要是细致地学习 NLP 的一些概念，更好地巩固自己的文本挖掘能力。 学习小组的时间安排大致如下：Task 1: Introduction and Word Vectors （3天）理论部分
介绍NLP研究的对象如何表示单词的含义Wo
文章目录1 简介1.1 创新2 方法3 实验 1 简介1.1 创新提出一个编码-解码模型进行文档级事件抽取，分别基于文档级别的编码和多粒度的解码。介绍一种匹配损失函数用于训练端到端模型，它可以加强全局优化。2 方法 模型的整体框架如上图所示，分为下面5部分。候选论元识别：首先使用第一个Transformer对句子进行编码，然后以序列标注的形式进行句子级的候选论元识别。文档级别编码：实现对候选论元
ACL、EMNLP、NAACL、COLING几个会在一起比较，有些明显的特点。ACL是公认综合性最好的自然语言处理领域顶级会议，无论是偏重语言性质探索还是偏重学习方法研究，都兼容并收。EMNLP看名字就知道是偏重数据驱动方法的会议，由于近年来机器学习影响深远，这个会上升很快，总体而言更加偏重定量实验观察分析，所以实验做得多做得好做得巧，比较容易受到EMNLP的认可。NAACL由于美国学者更偏重数据
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2024-02-01 10:51:27
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会议介绍ACL会议（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议之一，由计算语言学协会主办，每年一届。会议主题涉及对话，评测，信息抽取，信息检索，语言生成，语言资源，机器翻译，多模态，自动问答，语义语音，句法等多个方面。 <1>Language Mode
[NLP会议介绍 2019（资料整合）]国外会议： 1、ACL （A类） https://www.aclweb.org/portal/ Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics（ACL）是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议，由计算语言学协会主办，每年一届。 会议主题： 对话，篇章，评测，信息抽取，信息
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2024-08-12 09:31:28
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作者：小Dream哥小Dream哥NER是自然语言处理中相对比较基础的任务，但却是非常重要的任务。在NLP中，大部分的任务都需要NER的能力，例如，聊天机器人中，需要NER来提取实体完成对用户输入的理解；在信息提取任务中，需要提取相应的实体，以完成对信息的抽取。本篇介绍NER中常用的方法，从常用的机器学习方法到深度学习的方法。作者&编辑 | 小Dream哥1 早期的HMM早期的
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。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 Computational Linguistics（ACL，URL：http://aclweb.org/），这个协会主办了NLP/CL领域
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2024-05-22 16:02:50
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NLP大牛都在关注这些会议
原创
2021-08-10 14:22:29
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众所周知，参加学术会议是进入学术圈、走进学术前沿的重要方
原创
2022-10-12 21:18:37
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在本文中，我将详细记录解决“国内主要NLP会议召开时间”问题的整个过程。通过综述环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署和版本管理的每一个环节，深入探讨每一部分的细节。
为了保证成功解决这一问题，我们首先进行环境预检，确保所有必要的系统要求都已达成。表格如下所示：
| 组件 | 版本要求 |
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| P
近日，国际NLP领域顶级会议EMNLP 2021拉开帷幕。云从科技与上海交通大学联合研究团队的《Relation-aware Network：探索视频片段定位任务中的多种层面关系》成功入选，并于大会进行线上宣讲。EMNLP（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）是计算语言学和自然语言处理领域的顶级国际会议之一，
