1. 什么是NLP自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。**自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。**为了建设和完善语言模型，自然语言处理建立计算框架，提出相应的方法来不断的完善设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测方法。2. NLP主要研究方向**信息抽取：**从给定文本中抽取重要的信息
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2023-08-31 18:14:30
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编者按：作为自然语言处理领域的国际顶级学术会议，ACL 每年都吸引了大量学者投稿和参会，今年的 ACL 大会已于5月22日至5月27日举办。值得注意的是，这也是 ACL 大会采用 ACL Rolling Review 机制后的首次尝试。在此次会议中，微软亚洲研究院有多篇论文入选，本文精选了其中的6篇进行简要介绍，论文主题涵盖了：编码器解码器框架、自然语言生成、知识神经元、抽取式文本摘要、预训练语言
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2024-03-14 12:16:03
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文章目录nlp顶会精选论文，nlp问答系统学位论文基于深度神经网络的智能问答系统性能优化研究-张婕-南京邮电大学基于知识图谱的乒乓球问答系统的语义匹配算法研究 nlp顶会精选论文，nlp问答系统点击链接github学位论文基于深度神经网络的智能问答系统性能优化研究-张婕-南京邮电大学运用混合词向量表示方法和词频逆文档频率的词权重调整方法可以提高语料库预处理的质量,混合模型生成的响应可以满足日常实
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2023-10-03 11:54:22
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其实科研是有方向可言的，只要仔细读读文章，好好地做实验是可以做出一番成就的，就怕自己没有认真的去看去理解里面的内容。
原创
2015-11-06 15:43:32
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原创
2021-08-10 13:41:44
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# NLP方向竞赛科普文章
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支之一，涉及计算机对人类语言的理解和生成。随着技术的发展，NLP已经成为了许多竞赛的热门方向，这些竞赛不仅为研究者提供了展示自己技术的舞台，也推动了整个领域的进步。本文将介绍NLP方向的竞赛特点，并提供一些代码示例，最后将展示甘特图和序列图，帮助读者更好地理解NLP竞赛的流程和参与方式。
## NLP竞赛的特点
NLP竞赛通
近日，AI 技术大牛李航博士（已加入今日头条）在《国家科学评论》（National Science Review，NSR）上发表了一篇题为《Deep Learning for Natural Language Processing: Advantages and Challenges》的论文，扼要地探讨了深度学习 NLP 的当前现状与未来机遇。作者认为深度学习可通过与强化学习、推断等技术
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2023-11-20 07:54:00
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目录1. 文本匹配任务原理1.1. 文本匹配的定义2. 文本匹配的原理2.1. 表示2.2 匹配2. 代码实践2.1. 方法之SpaCy2.2. 方法之Sentence Transformers2.2.1. 得到句子的Embedding向量2.2.2. 根据句子的embeding向量，计算句子的距离，有三种方法。2.3. 方法之TFHub Universal Sentence
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2023-10-07 19:16:15
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# NLP 发展方向实现流程
## 1. 了解NLP发展的背景和目标
在介绍NLP发展方向之前，我们首先需要了解NLP的背景和目标。自然语言处理（NLP）是一门研究如何让计算机能够理解和处理人类语言的学科。它的目标是使计算机能够理解和生成人类语言，使得人机之间的交互更加智能和自然。
## 2. 理解NLP发展的主要方向
NLP发展的主要方向包括语言理解和语言生成。语言理解是指让计算机能够理
原创
2023-10-12 09:57:08
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深度学习NLP方向深度学习NLP方向深度学习NLP方向有效的文本分类技巧包小孩都看得懂的循环神经网络ALBERT一作蓝振忠：预训练模型应用已成熟，ChineseGLUE要对标GLUE基准哈工大车万翔教授：NLPer的核心竞争力是什么？知识图谱简史：从1950到2019科大讯飞移动反欺诈...
原创
2021-08-02 15:17:22
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在当今人工智能和自然语言处理（NLP）的快速发展中，理解不同方向的技术趋势与优化策略变得尤为重要。特别是在大规模文本处理、情感分析、对话系统等领域，新的算法和技术层出不穷，企业面临着如何提升模型性能和用户体验的挑战。
> 用户原始反馈：
> “我们希望能够实时分析顾客反馈，并通过自然语言处理技术提取出有效的信息。”
### 背景定位
目前，NLP的热门方向包括生成式预训练模型（如GP
说来惭愧，之前写了一篇对向量召回的总结（前沿重器[28] | 前沿的向量召回都是怎么做的），万万没想到现在就来写新文章了，而且上面的总结还没提到，大家当做扩展和补充吧。众所周知，在语义相似度上，交互式方案总会比非交互方案更容易获得较好的效果，然而在召回上，非交互式方案（也就是表征式）具有得天独厚的优势，我们最终使用的，又不得不是非交互的方案，因此我们会尝试进一步优化非交互方案。最近开始发现一些从交
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2023-12-06 22:49:10
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介绍：NLP 包含基础研究、应用研究两个方面，其中，基础研究包括数据相关以及分析相关，应用研究包括NLP本领域以及相关领域研究。1-1 数据（基础）相关：数据抓取、数据预处理（字符编码）、数据存储（数据库、图谱）、数据分析（数学）等1-2 分析相关： 词、句、篇等分析，比如：分词、序列标注、消歧/消解、关键词抽取、文本相似度、分类、句法分析等2-1 本领域：机器翻译、对话、问答、自动摘要、舆情分析
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2024-05-22 16:42:15
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文章目录从分词的角度来看文法分析与统计模型文法分析的困境查字典分词法千呼万唤始出来的统计模型小结 一个基本的搜索引擎的工作，基本上可以分成以下三个部分： 利用网络爬虫下载网页，分析网页关键词，制成索引备用；理解用户输入，确定检索关键词；根据关键词和网页索引，按照相关性排序列出搜索结果。第一个部分主要涉及网络爬虫技术、图论、自然语言处理等技术；第二个部分主要涉及自然语言处理；第三个部分同样涉及
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2023-08-18 15:34:06
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CCL学生研讨会
原创
2022-07-14 10:06:03
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作者 | Luke 知识图谱是NLP的未来吗？2021年了，不少当年如日中天技术到今天早已无人问津，而知识图谱这个AI界的大IP最火的时候应该是18，19年，彼时上到头部大厂下到明星创业公司都在PR自己图谱+NLP布局能够赋予AI认知能力。到了当下这个AI总体降温的时间节点，我们是时候冷静思考知识图谱的未来到底该何去何从了。回到这个问题本身：知识图谱是否是NLP的未来呢？我的看法：知识
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2023-12-01 13:02:43
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文 | 小戏让我们来大胆设想一个场景，老板突然发财搞到一笔钱，大手一挥给你五百万，让你去做自然语言处理的研究，你该先研究哪一个细分领域？机器翻译好像不错，信息抽取也很必要，对话系统更是 N...
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2022-09-15 14:22:12
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仅供参考学习。作者：周明、段楠、韦福如、刘树杰、张冬冬微软亚洲研究院在 1998 年微软亚洲研究院成立之初，NLP 就被确定为最重要的研究领域之一。历经二十载春华秋实，在历届院长支持下，微软亚洲研究院在促进 NLP 的普及与发展以及人才培养方面取得了非凡的成就。共计发表了 100 余篇 ACL 大会文章，出版了《机器翻译》和《智能问答》两部著作，培养了 500 名实习生、20 名博士和 20 名博
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2023-10-28 07:39:40
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nlp顶级期刊 (Natural Language Processing)Natural Language Processing has been one of the most researched fields in deep learning in 2020, mostly due to its rising popularity, future potential, and suppor
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2023-09-05 14:55:23
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0、旅行商问题背景此文是面向的任意出发点，走封闭路线的最优寻找（其实如果封闭了，一旦收敛，就是轨迹确定，其实就无所谓从哪里出发，走得什么方向了）并把从出发点到终点再到出发点的每两个城市间的距离之和来作为个体的适应度1、bug总结基本上都是一些低端错误，看着图一乐就好(1)最大错误：以i为循环变量进行，每一generation的迭代，在循环体里面的小循环中不小心也用i做了循环变量，导致总循环次数出错
