自然语言处理

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 介绍 自然语言处理是数据科学领域最热门的课题之一。公司在这一领域投入大量资金进行研究。每个人都在努力了解自然语言处理及其应用，并以此为生。 你知道为什么吗？ 因为仅仅在短短几年的时间里，自然语言处理已经发展成为一种无人能想象的强大而有影响力的东西。 为了了解自然语言处理的力量及其对我们生活的影响，我们需要看看它的应用。因此，我列出了自然语言处理的十大应用。 那么，让我们从自然语言处理的第一个应用开始。 搜索自动更正和自动完成 每当你在谷歌上搜索某个东西，在输入2-3个字母后，它会显示可能的搜索词。或者，如果你搜索一些有错别字的东西，它会更正它们，仍然会找到适合你的相关结果。是不是很神奇？ 它是每个人每天都在使用的东西，但从来没有太多的关注它。这是自然语言处理的一个很好的应用，也是一个很好的例子。它影响世界上数百万人，包括你和我。 搜索自动完成和自动更正都有助于我们更有效地找到准确的结果。现在，其他许多公司也开始在他们的网站上使用这个功能，比如Facebook和Quora。 搜索自动完成和自动更正背后的驱动引擎是语言模型。 语言翻译 你有没有用谷歌翻译来找出不同语言中的某个词或短语？它将一段文字用一种语言翻译成另一种语言的容易程度是相当惊人的，对吧？它背后的技术是机器翻译。

　　 　　 大数据文摘出品 　　 来源：Techxplore 　　 编译：张睿毅、Andy 　　前段时间，文摘菌曾提过价值53万一只的波士顿动力机器狗，也有进行太空探索的昆虫机器人，万万没想到的是，这次来了一个和大家一样上网课的机器人。 　　不知道你有没有想过这种场景，去医院做手术时，医生助手已经不是可爱的护士小姐姐，而是 两只冷冰冰的机械臂，以快准狠的手法帮你缝合伤口 。 　　最近在Google Brain，英特尔还有UC伯克利的合作研究中，研究人员通过用手术教学视频来对机器人进行“训练”，让其能模仿手术过程。 　　 　　之前，UC伯克利的教授有用过YouTube视频指导机器人学习各种动作（比如跳跃和跳舞）， 而Google则是有训练机器人理解场景中的深度还有动作。 　　于是这次的团队，决定 将之前的研究成果结合起来，应用于最新项目Motion2Vec。 　　Motion2Vec：机器人也要上网课 　　Motion2Vec算法，能用真实手术视频来指导机器人学习相关手术动作。 　　在最近发布的论文里，研究人员简单介绍了他们如何用YouTube视频来训练 两臂达芬奇（da Vinci）机器人在针刺机上进行缝合操作。 　　它从模仿学习的视频演示中，获得以运动为中心的操作技能。其中表示的算法一致性、可解释性和监督学习的负担是该项目模仿学习中的关键问题

　　AI时代的到来，使得手机的未来充满了更多的可能性，AI技术在各行业都非常火爆，相信AI技术还将掀起一片浪潮。人工智能的起源AI大家都熟知了就是人工智能，人工智能一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后，研究者们扩展了众多理论和原理，人工智能的观念也随之扩大。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面，在2017年的时候，人工智能在中国也成为了国家战略目标。 　　人工智能是科学人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人一定要懂得计算机知识，心理学和哲学，人工智能是包括非常广泛的科学，它是由不同的范畴组成，比如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器就能胜任一些一般需要人类智能化才能完成的繁琐工作，人工智能的扩展呈现出全球化动向。 　　AI智能芯片的作用AI智能芯片可以增强软件的功能，它的本质就是模拟人类神经网络的人造神经网络，通过大量的人工神经元联结进行计算，在基于大量数据统计的人工神经网络具有一定的判断力，特别是在语音识别和人脸识别方面比较有优势。科技巨头们发现两点明显的难题，是因为AI算法在图像识别、语音识别、自然语言处理等等领域有着非常重要的影响，它的功能是为了在实行AI算法。 　

图网络作为一种图结构，在关系网等网络数据中应用广泛。但是常用的图挖掘任务不外乎下面这些： 一、点任务 （1）节点重要性，中心性等排序 （2）节点分类 （3）节点聚类 （4）节点识别 （5）节点推荐 （7）节点填充 （8）节点属性预测 （9）孤立特殊点识别 二、点间任务 （1）存在边预测 （2）边属性查询 （3）边属性填充 （3）点之间路径计算 （4）点之间亲密程度 （5）边属性预测 （6）点间推荐 三、点和边间任务 （1）点属性预测边属性 （2）边属性预测点属性 （3）点的出度边等属性计算 （3）介度等计算 四、整体图任务 （1）子团伙挖掘 （2）整体图属性计算 五、网络间任务 （1）网络间迁移学习 （2）网络间相似度 （3）网络间最佳融合计算 六、网络解决向量，矩阵信号多模态融合 （1）建立网络解决自然语言处理任务 （2）建立网络解决视频信号任务 以上是自己对图挖掘任务的一点点总结。在这些任务上匹配各个行业衍生了许许多多的模型，包括传统规则、规则和机器学习融合、GNN、BertGraph 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4410837/blog/4497553

在当前的就业环境下，人工智能工程师的高薪优势凸显，可却有不少人陷入了瓶颈期，不知道该朝着哪个方向发展自己， “掌握理论知识但缺乏实战经验” 成为了求职晋升路上的短板，硬件设备的不足和自主学习的惰性也成为了前进路上的绊脚石。 在总结了不少学员的急迫需求之后，开课吧人工智能学院特此开展 《人工智能项目实战训练营》 ，开设多个 方向课程 ，帮你找到准确定位。与此同时， 独家实训平台+助教陪伴式学习 也帮你解决学习上软硬件的各种问题， 360度无死角 为你的安心学习铺平道路！ 我该如何参加？ ① 扫描下方二维码添加课程顾问 获取实训平台说明书以及更多课程福利待遇 ???????????? ② 根据需求自主选择 适合自己 的课程内容 ③ 一线讲师天团 本课程的老师，均来自国际名校（清华大学、佛罗里达大学、浙江大学等）且均具备世界知名企业（阿里巴巴、商汤科技、IBM中国实验室等）的实际工作经验。 01 02 03 04 05 滑动查看更多 ④ 开通实训平台权限，进行自主训练 独家自研线上教学环境， 免除 学员上课前下载步骤，课上 无需 配置环境，代码驱动，可以 实时跟随老师 的授课思路。同时能够 在线进行编辑运行，随学随用 。 独家在线实验环境，让你的上课过程从“只读”模式，转变为“编辑”模式。 ⑤ 根据所选课程进入相对应的班级群， 实现“ 助教+班主任贴心辅导 ”的高效率学习方式： 专人督促

人工智能已经成为了新的时代潮流，随着越来越多的企业和开发者进入人工智能领域，相关技术和产业应用得到了飞速发展，但整个 AI 社区在技术提供方和需求方的匹配上还存在很多提升空间，新进入的 AI 开发者也缺乏系统学习相关技术的体系。 为了帮助 AI 开发者能更快了解到业内相关技术体系及更系统地进行相关技术的学习。 2020 年 7 月 3-4 日， AI ProCon 2020 将在线上隆重举行！ 届时，来自行业顶尖产业、科研、学术等机构的专家及行业领袖将齐聚线上，用更新鲜、更有趣、更年轻的方式，聚焦智能时代 AI 技术的发展曲线以及 AI 与社会各行业相结合的最新实践进展，思辨通达，深入解析热门技术在行业中的实践和落地，揭示技术与行业发展面临的机遇是挑战。 京东智联云两位技术专家也将受邀出席演讲，分享京东在语音语义和AI多媒体领域最新的技术探索。 通过技术分享，大家可以了解到集合NLP、ML、DNN等技术的智能客服机器人，如何通过帮助企业在售前导购场景中构建精准识别咨询意图、主动对话、行为预测等能力。 也可以了解AI技术在多媒体内容理解与内容生成两个领域的最新进展，以及多媒体内容审核和智能导播两个应用案例。 演讲信息 分论坛： 《语音语义技术实践与应用》 演讲时间： 7月3日 15:20-16:00 演讲主题： 智能客服机器人在售前导购场景中的应用实践 演讲嘉宾： 陈蒙

MapReduce编程模型 MR基础 最大优点是充分利用了闲置资源，多任务并行，快速得到答案。 拆分-处理-合并 MR框架介绍 MR处理流程 MapReduce（最早由Google提出）是一种分布式数据处理模型；核心过程主要分成2个阶段：Map阶段和Reduce阶段；首先执行Map阶段，再执行Reduce阶段。Map和Reduce阶段的处理逻辑由用户自定义实现，即实现分布式计算。 MR模型的适用场景 搜索：网页爬取、倒排索引，PageRank Web访问日志分析：分析和挖掘用户在web上的访问、购物行为特征，实现个性化推荐；分析用户访问行为。 文本统计分析：例如小说的WordCount，词频TFIDF分析；学术论文、专利文献的饮用分析和统计；维基百科数据分析等。 海量数据挖掘：非结构数据、时空数据、图像数据的挖掘。 机器学习：监督学习、无监督学习、分类算法如决策树、SVM等。 自然语言处理：基于大数据的训练和预测；基于语料库构建单词同现矩阵，频繁项数据挖掘、重复文档检测等。 广告推荐：用户点击（CTR）和购买行为（CVR）预测 MR框架 用户视角看原理 用户视角谈实现 扩展MR MR开发使用流程 1、阿里云官网下载插件、配置开发环境 2、新建java项目，完成MR开发 增加mapper 增加Reducer 增加MR Driver 添加处理逻辑 3、本地测试 准备本地测试数据

1. Model Log 介绍 Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用，可以记录模型训练过程当中的 超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形式进行展现对比 ，轻松三步即可实现。 GitHub项目地址： https://github.com/NLP-LOVE/Model_Log 通过调节超参数的方式多次训练模型，并使用 Model Log 工具进行记录，可以很直观的进行模型对比，堪称调参神器。以下是使用工具后模型训练时 Loss 的变化曲线图。访问线上体验版： http://mantchs.com/model_log.html 通过上图可以很清晰的看出两个模型的训练效果，而且在表格当中高亮显示修改过的超参数，方便进行模型分析。 2. Model Log 特性 轻量级、无需任何配置、极简API、开箱即用。 只需要把模型的超参数和评估指标数据通过API添加即可，轻松三步即可实现。 高亮显示修改过的超参数，方便进行模型分析。 自动检测和获取正在训练的模型数据，并进行可视化，无需人工参与。 使用 SQLite 轻量级本地数据库存储，可供多个用户同时使用

　　 　　本文介绍的是 IJCAI-2020论文《Mucko: Multi-LayerCross-Modal Knowledge Reasoning for Fact-based Visual Question Answering》，该论文由中科院信工所于静老师指导，由来自中科院信工所、微软亚洲研究院、阿德莱德大学的作者（朱梓豪，于静，汪瑜静，孙雅静，胡玥，吴琦）合作完成。 　　 作 者 | 朱梓豪 　　 编辑 | 丛 末 　　 　　代码链接：https://github.com/astro-zihao/mucko 　　 1 　　 介绍 　　视觉问答是一个融合了计算机视觉和自然语言处理的跨领域研究方向，输入一张图像和与这个图像有关的自然语言问题，视觉问答算法的目标是生成一个自然语言答案作为输出。最近一些相关工作，仅仅通过分析图像中的视觉内容和问题，在一些数据集上就已经得到了很好的结果。但是，当一个问题不仅仅需要分析视觉内容，还需要依赖额外的知识才能回答时，这些模型就无能为力了。 　　例如在图一中，问题是“图片中红色的圆柱体可以用来做什么”？模型首先需要在视觉上定位出“红色的圆柱体”在哪，还需要在语义上将“红色的圆柱体”识别为“消防栓”，而且还需要连接到“消防栓可以用来灭火”这条外部知识。因此，如果要建立一个通用的视觉问答模型，学习如何从视觉、语义

作者|Mauro Di Pietro 编译|VK 来源|Towards Data Science 摘要 在本文中，我将使用NLP和Python解释如何为机器学习模型分析文本数据和提取特征。 自然语言处理（NLP）是人工智能的一个研究领域，它研究计算机与人类语言之间的相互作用，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。 NLP常用于文本数据的分类。文本分类是根据文本数据的内容对其进行分类的问题。文本分类最重要的部分是特征工程：从原始文本数据为机器学习模型创建特征的过程。 在本文中，我将解释不同的方法来分析文本并提取可用于构建分类模型的特征。我将介绍一些有用的Python代码。 这些代码可以很容易地应用于其他类似的情况（只需复制、粘贴、运行），并且我加上了注释，以便你可以理解示例（链接到下面的完整代码）。 https://github.com/mdipietro09/DataScience_ArtificialIntelligence_Utils/blob/master/deep_learning_natural_language_processing/text_classification_example.ipynb 我将使用“新闻类别数据集”（以下链接），其中向你提供从赫芬顿邮报获得的2012年至2018年的新闻标题，并要求你使用正确的类别对其进行分类。 https: