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我爱自然语言处理

发布日期:2020-09-16 06:40   来源:未知   阅读:

  根据埃森哲研究,全球多家企业的首席信息官和首席技术官认为,聊天机器人(Chatbot)在的企业架构中将发挥举足轻重的作用,并对企业运营产生巨大的影响,尤其是在帮助改善提升客户和员工体验这一方面。聊天机器人不再是简单的用户应答工具,而是提供信息、完成任务和处理交易的助手,在企业运营中更是大有用武之地。

  估计很多同学的第一反映是李宏毅老师的“深度学习人类语言处理”课程,不过这次我们说的是台湾大学陈蕴侬老师的“应用深度学习”课程,这门课程我们之前在AINLP公众号上推荐过,不过主要给大家推荐的是课程视频和课件资源。前段时间,我把这门课程放在了B站上,并花了一点时间看了一下这门课程,觉得这门课程完全可以叫做“深度学习自然语言处理”,因为基本上就是讲得深度学习NLP的事情。个人觉得这门课程结构安排得相当合理,并且重点在BERT及其相关的内容和NLP任务上,对于学习深度学习自然语言处理的同学来说,完全可以和李宏毅老师深度学习人类语言处理的课程互补。

  课程视频及课件网盘链接,请关注AINLP公众号并回复ADL2020获取:

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  李宏毅老师2020新课深度学习与人类语言处理课程昨天(7月10日)终于完结了,这门课程里语音和文本的内容各占一半,主要关注近3年的相关技术,自然语言处理部分重点讲述BERT及之后的预处理模型(BERT和它的朋友们),以及相关的NLP任务,包括文本风格迁移、问答系统、聊天机器人以及最新的GPT3解读等,是难得的深度学习NLP最新学习材料。当然最重要是这是一门中文课程,李宏毅老师的课程质量又极高,再次认真的推荐给各位NLPer:

  如果需要该课程视频和课件,可以关注AINLP公众号后台回复“DLHLP”获取课程视频和相关课件网盘链接,另外我们建立了一个李宏毅老师课程的学习交流群,感兴趣的同学可以添加微信AINLPer(id: ainlper) ,备注“B站李宏毅”进群一起交流学习。

  关于中文词法分析(中文分词、词性标注、命名实体识别)相关的工具,我们在之前已经多次提到过百度LAC),除了在易用性上稍弱外,其他方面,特别是NER在横向对比中还是很亮眼的。最近百度NLP发布了LAC2.0:开源!我知道你不知道,百度开源词法LAC 2.0帮你更懂中文,看完文章的第一感受就是易用性大大加强了,之前需要通过PaddleNLP或者PaddleHub调用lac,现在 pip install lac 后即可直接调用,相当方便。所以花了一点时间,把 LAC2.0 单独作为一个接口部署在AINLP公众号的自然语言处理工具测试平台了,感兴趣的同学可以关注AINLP公众号,通过公众号对话测试,输入LAC 中文文本直接获取百度LAC的中文文词、词性标注、NER识别结果:继续阅读

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  大概一年前,我在AINLP的公众号对线万大的词向量配置了一个相似词查询的接口:

  通过这个接口,可以直接输入“相似词 自然语言处理查询“自然语言处理”的相近词:继续阅读

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  自从AINLP公众号后台对话上线自动写诗功能,特别是藏头诗生成器的功能后,发现有不少同学在使用,特别是过程中发现有的同学不仅需要藏头诗,还需要藏尾诗,这也让我第一次了解了藏尾诗。不过如果让用户随意输入尾词,诗句尾部的押韵基本上破坏了,但是作为大众娱乐需求,这功能还是可以有的。所能想到的第一个方法是:基于目前的模型强制在结尾处替换关键字,然后逐句生成,但是这种方法合成的藏尾诗必定会很生硬;第二个方法直接训练一个反向模型:基于GPT2-Chinese,用之前的古诗训练语料逆序训练了一个古诗反向生成模型,然后对于用户的输入,同样也反向处理,最后再正向呈现给用户,这种方法生成的藏尾诗应该会平滑很多。所以说干就干,基于第二种方法训练了一个藏尾诗生成器模型,感兴趣的同学可以关注AINLP公众号,直接回复“藏尾诗输入内容”触发“藏尾诗生成器”,例如:继续阅读

  。属于AINLP自然语言处理自然语言生成分类,被贴了AIAINLPAINLP公众号GPTGPT-2GPT2GPT2-ChineseNLG七言七言律诗七言律诗生成器七言律诗藏头诗七言绝句七言绝句生成器七言绝句藏头诗七言诗生成器五言五言律诗五言律诗生成器五言律诗藏头诗五言生成器五言绝句五言绝句生成器五言绝句藏头诗五言诗生成器人工智能作诗机作诗机器写尾诗写诗机写诗机器古诗古诗生成古诗自动生成唐诗宋诗尾诗律诗律诗生成器文本自动生成深度学习绝句生成器聊天机器人自动作诗自动作诗机自动写五言绝句自动写对联自动写春联自动写诗自动对对联自动对联工具自动对联机器人自动对联系统自动文本生成自动生成自然语言处理自然语言生成藏头诗藏头诗七言律诗藏头诗七言绝句藏头诗五言律诗藏头诗五言绝句藏头诗律诗藏头诗生成器藏头诗绝句藏尾诗藏尾诗生成器计算语言学诗歌生成语料预训练模型首字诗标签。

  自去年以来,在AINLP公众号上陆续给大家提供了自然语言处理相关的基础工具的在线测试接口,使用很简单,关注AINLP公众号,后台对话关键词触发测试,例如输入 “中文分词 我爱自然语言处理”,“词性标注 我爱NLP”,“情感分析 自然语言处理爱我,Stanza 52nlp 等,具体可参考下述文章:

  既然中文分词、词性标注已经有了,那下一步很自然想到的是命名实体识别(NER,Named-entity recognition)工具了,不过根据我目前了解到的情况,开源的中文命名实体工具并不多,这里主要指的是一些成熟的自然语言处理开源工具,不是github上一些学习性质的代码。目前明确有NER标记的包括斯坦福大学的NLP组的Stanza,百度的Paddle Lac,哈工大的LTP,而其他这些测试过的开源NLP基础工具,需要从词性标注结果中提取相对应的专有名词,也算是一种折中方案。继续阅读

  虽然知道大多数同学都有资料收藏癖,还是给大家准备一份自然语言处理学习大礼包,其实是之前陆陆续续分享的NLP学习资源,包括自然语言处理、深度学习、机器学习、数学相关的经典课程、书籍和学习笔记,这些资料基本上都是公开渠道可以获得的,整理到一起,方便NLP爱好者收藏把玩。当然,学习的前提依然是”学自然语言处理,其实更应该学好英语“。

  获取方法很简单,关注AINLP公众号,后台回复关键词:ALL4NLP,一键打包收藏NLP学习资源:继续阅读

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  关于如何学习自然语言处理,如何入门NLP,无论在博客、微博还是AINLP公众号以及技术交流群里,遇到过一些同学提这个问题,之前开玩笑的建议过:学好英语、打好数学和计算机科学的基础,然后再了解一点语言学,这个问题就简单了。今天,刚好看到一条微博,关于“为什么要学习英语”:继续阅读

  施普林格(Springer)是世界著名的科技期刊、图书出版公司,这次疫情期间面向公众免费开放了一批社科人文,自然科学等领域的正版电子书籍(据说是400多本),towardsdatascience 上有学者将其中65本机器学习和数据科学以及统计相关的免费教材下载链接整理了出来,我试了一下,无需注册,可以直接下载相关的PDF书籍,相当方便:

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