百香果NLP是谁

        人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。主要包含自动推理-计算语言学-计算机视觉-进化计算-专家系统-自然语言处理-机器人学-智能增强。而计算机/人工智能机器人“理解”人类语言中的种种信息,还要会听、说、读、写、问、译,甚至像人类一样做出反应,这些是NLP自然语言处理的主要内容。

百香果NPL自然语言处理


        字是汉语语言中最基本的单元,字可以组成词,词语能组成句子,几句话又能组成精彩的段落,段落又能组成有中心思想的文章,文章又能编织成系统又全面的书。百香果NLP就是以不同的维度、方式、方法将收集、分类、标注、归类、存档、陈列展示汉字、词汇、句子等。以自己的方式为标注语料库、数据集、知识图谱、知识工程等中文NPL自然语言处理增砖添瓦。

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NLP是什么意思

        NLP技术(英文:Natural Language Processing,中文意思是自然语言处理技术)诞生于1950年代,其分支也枝繁叶茂。有基于语法和规则的方法,也有基于统计学习的方法,从 21世纪初以来蓬勃发展的深度学习、深度强化学习和迁移学习的方法在 NLP 领域也被广泛地使用。微观层面,在学术界一般将 NLP 划分为四个层级:即词法(Lexicon)、句法(Syntax)、语义(Semantics)和语用(Pragmatics)。面向普通大众,也通常使用偏向应用层面的直接的划分方法,即字词级、  句段级和篇章级。

NLP技术有哪些分类

        NLP技术在宏观层面通常又划分为自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两部分。通俗的讲,自然语言理解就是我们常说的“阅读”,即让计算机读懂语言文字的技术。而自然语言生成则是“写作”,即让计算机能够像人类一样写句子和文章的技术。除此之外,光学字符识别(OCR)和语音技术(包括识别与合成),也会在某些场景下被归为自然语言处理的一部分

为什么要学习NLP

        目前,NLP已被认为是业界最为稀缺的技能之一。自大数据的概念问世之后,我们所面对的主要挑战是——业界需要越来越多不仅能处理结构化数据,同时也能处理半结构化或非结构化数据的人才。对于我们所生产出来的那些博客、微博、Facebook订阅、聊天信息、E-mail以及网络评论等,各公司都在致力于收集所有不同种类的数据,以便建立更好的客户针对性,形成有意义的见解。而要想处理所有的这些非结构化数据源,我们就需要掌握一些NLP技能的人员。

NLP是实现认知智能的关键

        人工智能(AI)通常被分为三大块:计算智能,感知智能和认知智能。计算智能方面,以 AlphaGo 打败了人类围棋最顶尖选手李世石和柯洁为标志,已将人类远远抛在后面。感知智能则以语音和图像技术为代表,对应于人类的视觉和听觉,经过近十几年深度学习、迁移学习等技术的发展,也在非常多领域超越了人类。人工智能在近些年不断的在计算智能和感知智能上发展,一方面是技术迅猛发展的原因,另外一方面也是人类并不擅长这两种。然而,在认知智能上,目前还有待技术层面的进一步突破,而这里面的关键就是 NLP 技术。

        一般认为,认知智能是以语言为基础,实现推理、思考、决策和想象。语言,是人类区别于动物的标志性能力,而让人工智能机器人拥有语言能力的关键技术就是自然语言处理技术。当前计算机在认知智能上还处于非常初级的阶段,特别是在中文上。今年遍地开花的各类智能音箱,随便与之对话几句便能够感受到强烈的“智障”气息。因此,为了达到更强的认知智能,急需 NLP 技术的进一步发展。当前学术界的热点也在往 NLP 领域迁徙,投向 NLP 方面的资本也在增加。

        NLP自然语言处理是计算机/电脑以一种聪明而有用的方式分析,理解和从人类语言中获取意义的一种方式。通过利用NLP,开发者可以组织和构建知识来执行自动摘要,翻译,命名实体识别,关系提取,情感分析,语音识别和话题分割等任务。

        NLP的常见领域:分词,词性标注,命名实体识别,句法分析,语义识别,垃圾邮件识别,拼写纠错,词义消歧,中文输入法,语音识别,音字转换,机器翻译,自动问答……

NLP与人工智能机器人

  1. 机器可以像人类一样自由行走,并能够代替人类的工作,使人类的工作时间变短和快捷。
  2. 以电影产业逐步把“人工智能”,以智能机器人为代表的形象纳入到电影当中,提前给观众送上“视觉盛宴”,机器人的形象在人们脑海中落下不可磨灭的印迹。 相比较而言,这些机器人的形象出现在科幻电影中,一定程度上催生了人们对机器人出现的向往。而在科学技术领域,世界各国科学家从未放弃对人工智能机器人的研究,半个多世纪以来,人工智能发展虽然缓慢,但是依然有着重要的研究成果。
  3. 如今人工智能机器人(英文:Artificial Intelligence Robot,中文简称AI机器人)被广泛应用于很多方面,在社会服务方面,则出现了商用服务机器人如安保机器人、酒店机器人、扫地机器人、机器人端菜员、迎宾机器人、讲解机器人、送餐机器人、机器人银行业务员、机器人高空作业员、机器人仓库搬运工等,可以毫无疑问的讲:人工智能机器人已经应用于很多领域,在社会发展领域也是马不停歇。

NLP自然语言处理的应用

        NLP的应用无处不在,因为人们用语言进行大部分沟通:网络搜索,广告,电子邮件,客户服务,语言翻译,发布学报告等等。NLP应用背后有大量的基础任务和机器学习模型。

        文本朗读(Text to speech)/语音合成(Speech synthesis)语音识别(Speech recognition)中文自动分词(Chinese word segmentation)词性标注(Part-of-speech tagging)句法分析(Parsing) 自然语言生成(Natural language generation)文本分类(Text categorization)信息检索(Information retrieval)信息抽取(Information extraction)文字校对(Text-proofing)问答系统(Question answering)机器翻译(Machine translation)自动摘要(Automatic summarization)文字蕴涵(Textual entailment)

NLP主要研究的方向

  1. 词法和句法分析方面:包括多粒度分词、新词发现、词性标注等;
  2. 语义分析方面:包括词义消歧、非规范文本的语义分析。其中,非规范划化文本主要指社交平台上比较口语化、弱规范甚至不规范的短文本,因其数据量巨大和实时性而具有研究和应用价值,被广泛用于舆情监控、情感分析和突发事件发现等任务;
  3. 知识图谱:如何构建能够融合符号逻辑和表示学习的大规模高精度的知识图谱;
  4. 文档总结:文档总结是指根据文本创建对应简短描述的任务。其语言模型用来输出基于完整文档的总结。如创建文档标题,自动生成文档摘要;
  5. 信息抽取:从给定文本中抽取/提取重要的信息,比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来,就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。
  6. 文本生成:机器像人一样使用自然语言进行表达和写作。依据输入的不同,文本生成技术主要包括数据到文本生成和文本到文本生成。数据到文本生成是指将包含键值对的数据转化为自然语言文本;文本到文本生成对输入文本进行转化和处理从而产生新的文本;
  7. 问答系统:对一个自然语言表达的问题,由问答系统给出一个精准的答案。需要对自然语言查询语句进行某种程度的语义分析,包括实体链接、关系识别,形成逻辑表达式,然后到知识库中查找可能的候选答案并通过一个排序机制找出最佳的答案;
  8. 对话系统:系统通过一系列的对话,跟用户进行聊天、回答、完成某一项任务。涉及到用户意图理解、通用聊天引擎、问答引擎、对话管理等技术。此外,为了体现上下文相关,要具备多轮对话能力。
  9. 文本挖掘:包括文本聚类、分类、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的;
  10. 语音识别和生成:语音识别是将输入计算机的语音符号识别转换成书面语表示。语音生成又称文语转换、语音合成,它是指将书面文本自动转换成对应的语音表征;
  11. 信息过滤:通过计算机系统自动识别和过滤符合特定条件的文档信息。通常指网络有害信息的自动识别和过滤,主要用于信息安全和防护,网络内容管理等;
  12. 舆情分析:是指收集和处理海量信息,自动化地对网络舆情进行分析,以实现及时应对网络舆情的目的。
  13. 信息检索:对大规模的文档进行索引。可简单对文档中的词汇,赋之以不同的权重来建立索引,也可建立更加深层的索引。在查询的时候,对输入的查询表达式比如一个检索词或者一个句子进行分析,然后在索引里面查找匹配的候选文档,再根据一个排序机制把候选文档排序,最后输出排序得分最高的文档。
  14. 机器翻译:把输入的源语言文本通过自动翻译获得另外一种语言的文本。机器翻译从最早的基于规则的方法到二十年前的基于统计的方法,再到今天的基于神经网络(编码-解码)的方法,逐渐形成了一套比较严谨的方法体系。

NLP的发展历史

  1. 1950年前:图灵测试1950年前阿兰·图灵图灵测试:人和机器进行交流,如果人无法判断自己交流的对象是人还是机器,就说明这个机器具有智能。
  2. 1950-1970:主流:基于规则形式语言理论乔姆斯基,根据数学中的公理化方法研究自然语言,采用代数和集合论把形式语言定义为符号的序列。他试图使用有限的规则描述无限的语言现象,发现人类普遍的语言机制,建立所谓的普遍语法。
  3. 1970-至今:主流:基于统计谷歌、微软、IBM,20世纪70年代,弗里德里克·贾里尼克及其领导的IBM华生实验室将语音识别率从70%提升到90%。1988年,IBM的彼得·布朗提出了基于统计的机器翻译方法。2005年,Google机器翻译打败基于规则的Sys Tran。
  4. 2010年以后:逆袭:机器学习AlphaGo先后战胜李世石、柯洁等,掀起人工智能热潮。深度学习、人工神经网络成为热词。领域:语音识别、图像识别、机器翻译、自动驾驶、智能家居。

NLP的目前发展现状

  1. 基本解决,如:词性标注、命名实体识别、垃圾邮件识别。
  2. 长足进展,如:情感分析、共指消解、词义消歧、句法分析、机器翻译、信息抽取。
  3. 充满挑战,如:自动问答、复述、文摘提取、会话机器人等。

NLP在未来五至十年将会如何发展

       微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学协会(ACL)主席、中国计算机学会理事、CCF中文信息技术专委会主任、术语工作委员会前任主任、中国中文信息学会(CIPS)常务理事,哈尔滨工业大学、天津大学、南开大学、中国科技大学、北航大学等多所学校博士导师周明:大致有这么几个方向:
  1. 问答和阅读理解的进步会使得搜索引擎更加精准;
  2. 语音识别和神经机器翻译会使得口语机器翻译会完全实用;
  3. 由于用户画像的精准和实时性的提高,推动信息服务和广告更加自然、友好和个性化;
  4. 聊天、问答和对话技术提高,推动自然语言会话达到实用;
  5. 由于对话技术和知识图谱的进步,使得智能客服与人工客服更加完美结合,从而大大提高客服效率;
  6. 因自然语言生成技术的进步,使得自动写诗、作曲、自动生成新闻甚至小说会流行起来;
  7. 人机对话的进步推动语音助手、物联网、智能硬件、智能家居的普及;
  8. 最后是 NLP+,就是 NLP 在金融、法律、教育、医疗等垂直领域得到广泛应用。
       以搜索引擎智能化为例。以前的搜索引擎,输入关键词返回来一堆东西,你需要自己去看。随着自动问答、阅读理解等能力的提高,现在的搜索引擎,你可以问个问题,句子长一点也不怕,它能够分析这个问句,把答案从浩如烟海的文档中找出来;甚至不只是给你一个文档链接,它还能够把答案直接给你,搜索引擎的结果也越来越精准。