最新NLP核心技术与前沿实践分享！

最新推荐文章于 2025-01-19 00:00:00 发布
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2021年7月10日的DataFunSummit聚焦自然语言处理，涵盖NLP基础技术、语义表示、多模理解、信息抽取、人机对话、机器翻译等多个领域，40多位业界嘉宾在线分享，全程直播，免费注册报名，期待您的参与！


2021年7月10日，09:00-18:10，DataFunSummit：自然语言处理峰会将如约而至，本次峰会由3位主席和6位出品人精心策划而来，邀请来自业界的40余位嘉宾从NLP基础技术、语义表示与计算、多模理解与生成、信息抽取与检索、人机对话与交互、产业创新与实践、机器翻译与同传等方向，进行深度剖析分享，让你一次吃透一个领域！

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本次峰会采取线上形式，全程直播，欢迎大家识别二维码，免费注册报名：

7月10日，我们不见不散～

Datawhale
关注
自然语言处理（NLP）的最新突破和应用
wsl3465205046的博客
06-17 1046
例如，Google Translate和Microsoft Translator等翻译工具广泛应用于日常交流、商业合作和学术研究中，极大地方便了不同语言之间的沟通【9†source】【8†source】。例如，银行、保险公司和电商平台普遍采用智能客服，减少人工客服的工作量，提高服务效率【9†source】【8†source】。这些模型通过在大量多语言语料上进行训练，掌握了不同语言之间的通用语义表示，能够在不同语言环境中实现高效的文本处理和理解【9†source】。
2024年自然语言处理(NLP)最新研究进展盘点
AI算力网络与通信的博客
06-24 1472
自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，近年来发展迅猛。本次盘点的目的是梳理2024年NLP领域的关键研究进展，涵盖从基础理论到实际应用的各个方面，让读者对该领域的最新动态有一个全面的了解。本文首先介绍相关术语，接着通过故事引入核心概念，解释核心概念及其关系，给出原理和架构示意图与流程图，然后阐述核心算法原理和操作步骤，介绍数学模型和公式，通过项目实战展示代码案例，探讨实际应用场景，推荐相关工具和资源，分析未来发展趋势与挑战，最后进行总结，提出思考题，并提供常见问题解答和扩展阅读资料。
谷歌出品NLP最新进展 -高效自然语言处理技术发展综述
lqfarmer的博客
01-03 1268
本资源介绍 自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算...
2019年NLP的技术突破
woshiliulei0的专栏
01-10 467
一文看尽2019年NLP前沿突破 - 量子位的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/101416113
ACL 2022 | NLP领域最新热门研究，你一定不能错过！
微软技术栈
06-05 2856
编者按：作为自然语言处理领域的国际顶级学术会议，ACL 每年都吸引了大量学者投稿和参会，今年的 ACL 大会已于5月22日至5月27日举办。值得注意的是，这也是 ACL 大会采用 ACL Rolling Review 机制后的首次尝试。在此次会议中，微软亚洲研究院有多篇论文入选，本文精选了其中的6篇进行简要介绍，论文主题涵盖了：编码器解码器框架、自然语言生成、知识神经元、抽取式文本摘要、预训练语言模型、零样本神经机器翻译等。欢迎感兴趣的读者阅读论文原文。...
基于团队协作的自然语言处理学习项目_包含任务规则与项目概览_注意力机制与Transformer模型详解_用于系统学习NLP核心技术与实践应用_涵盖深度学习_神经网络_自注意力_编码.zip
08-15
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）作为其重要分支，已经成为众多研究者和工程师关注的焦点。NLP的核心在于让机器能够理解和生成人类语言，它广泛应用于语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要、问答...
【自然语言处理】基于Transformer的LLaMA2大模型构建：从零开始的手动实现与高效微调技术详解
最新发布
11-03
深入剖析自然语言处理（NLP）基础、Transformer架构、预训练模型原理，并结合Happy-LLM开源项目，带领读者动手实现Tokenizer训练、模型架构搭建、高效微调（如LoRA/QLoRA）、模型评测及RAG与Agent等前沿应用。...
【自然语言处理】浙大疏锦行优快云技术分享：Bert与Transformer深度解析及实战经验
04-22
疏锦行专注于自然语言处理领域的前沿技术，特别是Bert和Transformer模型的原理与应用。他不仅深入剖析了Bert的Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）机制，还详细解读了Transformer的多头...
自然语言处理前沿技术研究与实践手册-专注于深度学习模型预训练语言模型知识图谱构建智能问答系统文本分类情感分析机器翻译文本生成信息抽取语义理解对话系统BERT.zip
08-20
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能及语言学领域的一个交叉学科，旨在使计算机能够处理和理解人类语言。随着深度学习技术的发展，NLP领域取得了长足的进步，尤其是在预训练语言模型、知识图谱构建、智能问答...
NLP的核心：十大最流行的NLP技术深度解析。
stone1290的专栏
06-25 2541
本文讨论了各种自然语言处理（NLP）技术的实际应用和实现方式，其中包括情感分析、命名实体识别（NER）、文本分类、机器翻译、文本摘要生成、信息提取、文本生成、语音识别以及文本到语音（TTS）等。这些技术广泛应用于电子商务、社交媒体、客户服务、国际商务、政府、金融、医疗和内容创作等行业。本文通过详细示例，介绍了如何使用Python的各种库，包括nltk、spacy、scikit-learn、OpenNMT、Hugging Face的transformers、Speech Recognition和gTTS等，来
自然语言处理（NLP）：技术全景、挑战与未来发展方向
小宝哥Code的专栏
01-19 1701
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，它连接了计算机与人类语言，推动了搜索引擎、语音助手、机器翻译等技术的快速发展。尽管当前模型在长文本处理、语用理解、多语言适配等方面仍面临挑战，但随着技术的持续优化（如多模态学习、小样本学习），NLP 正朝着更高效、更智能、更安全的方向迈进。从传统的统计语言模型到大规模预训练模型（如 BERT、GPT），NLP 技术逐步实现了从“语言理解”到“语言生成”的跨越，并在教育、医疗、金融等领域展现出巨大潜力。"我爱自然语言处理""我爱自然语言处理"
微软亚洲研究院NLP领域最新研究一览
微软技术栈
11-14 733
编者按：EMNLP（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）是计算语言学和自然语言处理领域的顶级国际学术会议。今年的 EMNLP 大会于11月7日-11日正式在线上召开。在本届大会中，微软亚洲研究院有多篇论文入选，今天我们精选了其中的6篇来为大家进行简要介绍。欢迎感兴趣的读者阅读论文原文，一起了解自然语言处理领域的前沿进展！ CAST: 通过对抽象语法树的层次化切分与重建来增强代码摘要的生成 论文链接：
自然语言处理的未来：NLP技术的最新进展与挑战
AI天才研究院
01-07 1499
1.背景介绍 自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是人工智能(Artificial Intelligence，AI)领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着数据量的增加和计算能力的提升，NLP技术在过去的几年里取得了显著的进展。这篇文章将从以下几个方面进行探讨： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以...
聊天机器人（Chatbot）开发：自然语言处理（NLP）技术栈
新缸中之脑
12-06 6883
我相信在大多数情况下，聊天机器人的开发者构建自己的自然语言解析器，而不是使用第三方云端API，是有意义的选择。 这样做有很好的战略性和技术性方面的依据，我将向你展示自己实现NLP有多么简单。 这篇文章包含3个部分： 为什么要自己做 最简单的实现也很有效 你可以真正用起来的东西 那么要实现一个典型的机器人，你需要什么样的NLP技术栈？
2024年自然语言处理（NLP）学习路线总结，2024年最新砥砺前行
2401_84563561的博客
05-06 1507
自动文摘（又称自动文档摘要）是指通过自动分析给定的一篇文档或多篇文档，提炼、总结其中的要点信息，最终输出一篇长度较短、可读性良好的摘要（通常包含几句话或数百字），该摘要中的句子可直接出自原文，也可重新撰写所得。根据输入文本的数量划分，文本摘要技术可以分为单文档摘要和多文档摘要。在单文档摘要系统中，一般都采取基于抽取的方法。
NLP入门与新技术推荐
点点的博客
11-18 523
一、NLP情绪识别入门 情感倾向分析的方法主要分为两类： 基于情感词典的方法； 基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。 前者需要用到标注好的情感词典；后者则需要大量的人工标注的语料作为训练集，通过提取文本特征，构建分类器来实现情感的分类。 情感词典的构建是情感分类的前提和基础，目前在实际使用中，可将其归为 4 类:通用情感词、程度副词、否定词、领域词。目前国内外，情感词典的构建方法主要是利用已有电子词典扩展生成情感词典。 二、中文版GPT-3——以中文为核心的大规模预训练模型 简介： 清源 C
3 种自然语言处理(NLP)技术：RNN、Transformers、BERT
python12345678_的博客
09-17 1530
自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个领域，旨在使机器能够理解文本数据。NLP 研究由来已久，但直到最近，随着大数据和更高计算处理能力的引入，它才变得更加突出。随着 NLP 领域的规模越来越大，许多研究人员都试图提高机器理解文本数据的能力。经过大量的进步，许多技术在 NLP 领域被提出并应用。本文将比较 NLP 领域中处理文本数据的各种技术。本文将重点讨论 RNN、Transformers 和 BERT，因为它们是研究中经常使用的技术。让我们开始吧。
NLP: 先进技术介绍
m0_58758292的博客
03-03 553
这些技术涵盖了自然语言处理的各个方面，从基础的文本表示到复杂的语言理解和生成任务。许多现代NLP系统结合这些技术来解决特定的问题，如信息检索、文本分类、情感分析、机器翻译和更多。不断有新的模型和方法被提出，以改进现有技术并解决NLP领域的新挑战。随着自然语言处理（NLP）领域的快速发展，出现了许多先进的技术和模型。
自然语言处理(NLP)前沿进展报告
人工智能学家
09-30 4198
来源：专知摘要：2018年9 月 9 日-14 日，DeepMind主办的Deep Learning Indaba 2018 大会在南非斯泰伦博斯举行。会上，斯坦陵布什大...
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