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NLPIR智能语义:大数据挖掘助力人工智能快速发展

NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求,包括大数据完整的技术链条:网络采集、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。

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NLPIR智能语义:大数据精准挖掘是信息化发展趋势

NLPIR大数据语义智能分析平台平台针对互联网内容处理的需要,融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术,提供了用于技术二次开发的基础工具集。

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2018世界机器人大会成果

发布了《中国机器人产业发展报告2018》、《新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望2018-2019年》和《机器人十大新兴应用领域2018-2019》等一系列重要的研究成果。

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NLPIR智能完美融合人工智能和自然语言处理

NLPIR大数据语义智能分析平台平台针对互联网内容处理的需要,融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术,提供了用于技术二次开发的基础工具集

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探讨自然语言处理技术学习与思考

随着人工智能的快速发展,自然语言处理和机器学习应用愈加广泛。但是对于初学者入门还是有一定难度,对于该领域整体概况不能明晰。本章主要从发展历程、研究现状、应用前景等角度整体介绍自然语言处理和机器学习,让读者对该技术领域有个系统而全面的认识。

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NLPIR语义挖掘技术提升大数据处理效果

NLPIR大语义智能中文信息处理技术的出现已成为中文信息技术研究、发展、应用和产业的提供了重要的帮助,在互联网日益成长的今天,NLPIR大数据语义智能中文信息处理技术将会更加成熟并创新。

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NLPIR智能语义:大数据挖掘的核心在于“预测”

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微软近期Open的职位: Contact Person: Winnie Wei (wiwe@microsoft.com )Senior Software Development Engineer/NLP Scientist (Microsoft China - Suzhou)Location: Su...

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微软职位内部推荐-Senior NLP Scientist

微软近期Open的职位: Job Title: Senior NLP Scientist Location: Suzhou, China Suzhou, one of the most vibrant cities in the world.

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【CVPR2018】如何增强Attention Model的推理能力

目前Attention Model已经被用到了机器视觉,自然语言理解,语音识别,机器翻译等等各行各业。各种各样的Attention Model也被各种Task使用。如何增强Attention Model的推理能力、在使用Attention Model的时候提升模型性能,成为了一个关键的问题。

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NLPIR语义分词技术给自然语言处理带来新驱动

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