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    一篇文章总结语言处理中的分词问题

    作者 牟小峰 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年11月23日

    众所周知,英文是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔开,而中文是以字为单位,句子中所有的字连起来才能描述一个意思。把中文的汉字序列切分成有意义的词,就是中文分词,有些人也称为切词。本文内容整理自 AI 前线 社群分享,来自明略研究院的技术经理牟小峰老师讲授的语言处理中的分词问题。

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    最全面的百度NLP自然语言处理技术解析

    作者 田宁宁 关注 1 他的粉丝 发布于  2017年11月14日

    自然语言处理技术 在百度已经有悠久的历史,早在百度诞生之时就成为搜索技术的重要组成部分,一直伴随着百度的发展而进步,并已成功应用在百度各类产品中。近期由百度开发者中心主办、极客邦科技承办的75期百度技术沙龙上,百度NLP和AI开放平台的多位资深工程师和产品经理,针对开发者如何利用百度NLP技术,更好解决实际应用问题,进行了具体分享。

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    浅谈机器翻译之瓶颈及目前的研发趋势

    作者 苏克毅 关注 0 他的粉丝 , 姚念祖 关注 0 他的粉丝 发布于  2016年2月5日

    机器翻译是个很吸引人的研究题材,但却因为自然语言中的歧义和语法不合设定问题,而造成研发上的障碍。近年来,由于语料库资源的快速发展,可从双语语料库内自动抽取知识的参数式系统,逐渐取代了传统的规则库系统,成为研发的主流。

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R语言中的情感分析与机器学习

作者 王成军 关注 0 他的粉丝 发布于  2016年2月4日

利用机器学习可以很方便的做情感分析。本文将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。

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用“一袋子词”进行情感分析

作者 董志南 关注 0 他的粉丝 发布于  2016年2月4日

NLP中的一袋子词(bag-of-words)模型在主题分类上做得很好,但是涉及到情感分类,它做得怎么样呢?

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2016年,文本分析、情感分析和社交分析的10大趋势

作者 Seth Grimes 关注 0 他的粉丝 ,译者 董志南 关注 0 他的粉丝   发布于  2016年2月4日

文本分析、情感分析和社交分析帮助你转化成客户、病人、公众以及市场的“声音”。它们从线上、社交网络、企业数据源中提取商业洞察力。著名的分析战略顾问Seth Grimes对2016年,文本分析、情感分析和社交分析的发展趋势进行一个前瞻性的观察。

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问答系统的前生今世

作者 李维 关注 2 他的粉丝 发布于  2016年2月4日

自从 Siri 第一次把问答系统送到千万人的手掌心后,如今又出了微软小冰和小娜。其实,中外所有IT巨头都在这方面加大了投入。那么对于时下十分流行的问答系统,它的前生今世是怎样的呢? 1

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微软牛津计划,轻松打造自然语言应用

作者 董志南 关注 0 他的粉丝 发布于  2016年1月26日

牛津计划是微软于2015年发布的一系列API,包含计算机视觉、语音识别和语言理解。旨在帮助开发者轻松打造自己的应用程序,而无需深刻理解其背后复杂的实现原理。那么牛津计划中的语音识别和语言理解的技术服务究竟是什么样的,它们是如何被研发出来的呢?

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文本数据的机器学习自动分类方法(下)

作者 张健 关注 17 他的粉丝 发布于  2016年1月26日

以统计理论为基础,利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律,再运用规律对未知数据做预测分析,已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本大数据的机器学习自动分类方法》系列文章,为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。

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谷歌的自然语言部门是啥样的?

作者 Seth Grimes 关注 0 他的粉丝 发布于  2016年1月19日

作为世界上最早开始研究自然语言处理技术的公司之一,谷歌的自然语言部门是什么样的?目前自然语言处理存在哪些技术难题呢?谷歌研究院的Enrique Alfonseca博士将为您一一解答。 1

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解读2015之自然语言处理篇:持续探索 稳中前行

作者 董志南 关注 0 他的粉丝 发布于  2016年1月5日

本文通过回顾自然语言处理的发展历史,解读2015年整个自然语言处理行业的重大变化,进而提出新的时代下自然语言处理技术的发展瓶颈、以及对于自然语言处理所提出的挑战、自然语言处理未来的发展方向。

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知识图谱在互联网金融中的应用

作者 李文哲 关注 1 他的粉丝 发布于  2015年12月31日

知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。那么对处于当今风口浪尖上的行业——互联网金融,知识图谱可以有哪方面的应用呢?

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