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Matrix67:漫话中文分词算法

文章转载自: 我爱自然语言处理 记得第一次了解中文分词算法是在 Google 黑板报 上看到的,当初看到那个算法时我彻底被震撼住了,想不到一个看似不可能完成的任务竟然有如此神奇巧妙的算法。

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思必驰DUI 平台正式开放注册 语音交互系统还有很长的路要走

思必驰智能语音交互平台DUI 此前经历了漫长的沉寂研发,7月,思必驰揭开DUI的面纱,8月,正式将DUI上线,9月7日,思必驰终于正式开放出DUI 的平台注册。 1、 现场,思必驰创始人高始兴介绍了 DUI 的生态布局。

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谈谈谷歌word2vec的原理

word2vec 在NLP领域中,为了能表示人类的语言符号,一般会把这些符号转成一种数学向量形式以方便处理,我们把语言单词嵌入到向量空间中就叫词嵌入(word embedding)。

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INTERSPEECH 2017系列 | 语音识别之语言模型技术

编者:今年的INTERSPEECH于8月20日至24日在瑞典的斯德哥尔摩顺利召开,众多的高校研究机构和著名的公司纷纷在本次会议上介绍了各自最新的技术、系统和相关产品,而阿里巴巴集团作为钻石赞助商也派出了强大的阵容前往现场。

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NLP专题论文解读:从Chatbot、NER到QA系统...

本期NLP 专题论文笔记,涵盖对话系统、命名实体识别(NER)和QA系统,希望对你有所帮助。 一、对话系统 论文 | Affective Neural Response Generation 链接 | http://www.paperweekly.site/papers/1043 作者 | Jeffreygao 1. 论文动机 论文来自华为诺亚方舟实验室。

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用Keras开发字符级神经网络语言模型

通过学习本教程,你将学会如何开发基于字符的神经网络语言模型,包括:如何针对基于字符的语言建模准备文本,如何使用LSTM开发基于字符的语言模型,如何使用训练过的基于字符的语言模型来生成文本。

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Keras词级自然语言模型

语言模型是许多自然语言处理模型(如机器翻译和语音识别)中的关键元素,本文就两个小例子带你创建简单的语言模型,附加中有源码!

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NLP 专题论文解读:从 Chatbot 到 NER | PaperDaily #11

对话系统 1. 论文动机 论文来自华为诺亚方舟实验室。 都说人工智能要有情感,能体会到人的喜怒哀乐,今天就来介绍一篇带有情绪的 chatbot。在以往的研究中,大部分对话系统都只关注生成对话的语法语义是否合理,这里面有考虑上下文的,有结合主题的,有生成长句子的等等。

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为啥你总是抢不到语音红包?

三张图教你理解语音识别!

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NLP入门之语音模型原理

  这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们讲解一下是如何将声音变成文字,如果有兴趣的同学,我们可以深入的研究.

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人工智能语聊的相关原理学习(二)

导读 前段时间楼主决定潜心研究google的word2vec中使用到的相关原理,但是在一番学习之后,楼主发现作为一枚小白,如果对自然语言处理的基础原理都不了解的话,实在是很难理解word2vec中的那些算法/公式等等,于是楼主又转而开始学习自然语言处理中用到的那些基础方法和原理。

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如何加速神经语言模型训练?东北大学小牛翻译团队有妙招

GPU1根据自身权重矩阵计算好它的权重梯度,然后通过采样的方法从中抽取第一行和第三行传递给参数服务器,同理GPU2也执行了类似的操作,抽取第二和第三行进行传输。参数服务器GPU3收到两台设备传递过来的权重梯度后对它们按行进行累加

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应用、算法、芯片,“三位一体”浅析语音识别

因此,语音识别还有很多问题待解决。令人兴奋的是,随着高质量数据的不断积累、技术的不断突破及硬件平台算力的提升,语音识别正在向我们期待的方向快速发展。

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GitHub项目:自然语言处理领域的相关干货整理

自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。

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自然语言处理数据集免费资源开放(附学习资料)

在你刚开始入手自然语言处理任务时,你需要数据集来练习。 最好是使用小型数据集,这样你可以快速下载,也不用花费很长的时间来调试模型。同时,使用被广泛使用和了解的标准数据集也是有所帮助的,你可以用你的结果来做比较,看一下是否有所进步。

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自然语言处理多任务学习目标

本文作者通过阅读大量关于自然语言处理多任务的论文,并进行系统的整理分析分类。对于想要了解自然语言处理多任务学习的朋友来说,本文会在理论上给予极大的帮助。

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《中国人工智能学会通讯》——7.23 知识图谱在信息检索中的应用

本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第7章,第7.23节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。

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《中国人工智能学会通讯》——7.6 数 据

本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第7章,第7.6节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。

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《中国人工智能学会通讯》——7.3 分布式表示

本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第7章,第7.3节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。

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《中国人工智能学会通讯》——6.3 深度学习的基础模型

本节书摘来自CCAI《中国人工智能学会通讯》一书中的第6章,第6.3节, 更多章节内容可以访问云栖社区“CCAI”公众号查看。

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