NLP
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前微軟 NLP 大牛姜大昕離職創(chuàng)業(yè),瞄準什么方向?
猶記得上半年AI圈子打得火熱。不光有OpenAI、微軟、Google和亞馬遜等巨頭角力,還有諸多新興AI創(chuàng)企嶄露頭角。而許多曾在CV、ML以及NLP領域頗有建樹的大牛、天才或是新星也義無反顧地投入了大模型的創(chuàng)業(yè)當中
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復旦NLP團隊開源MOSS,此為國內首個公開亮相的類ChatGPT模型
復旦大學自然語言處理實驗室邱錫鵬教授團隊上線 MOSS 兩個月后,把 MOSS 開源了。目前開源的版本是 MOSS 003,二月份公開邀請內測的版本為 MOSS 002,一月份有一個內部測試版本叫做 OpenChat 001
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紀念劉倬先生:中國機器翻譯開山鼻祖、NLP先行者
前言:機器翻譯,本質上屬于自然語言處理技術,技術進步需要產業(yè)界和學術界不斷研究攻關。而中國的先行者們很早就提出:機器翻譯的問題是語言的問題,而不是單獨算法的問題。作者 | 方文圖片來源 |  
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中科凡語周玉:用我們這一代人的努力扛起國產NLP發(fā)展大旗
過去10余年間,人工智能(AI)經歷了一次復興,其中最重要的技術進步之一發(fā)生在自然語言處理(NLP)領域。2006年谷歌發(fā)布了萬億詞語料庫——Trillion Word Corpus,并從大量的公共網
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在AI創(chuàng)新賽道啃下最硬的骨頭:中科凡語搶灘NLP藍海
文丨智能相對論作者丨葉遠風自然語言處理(NLP),人工智能皇冠上的“明珠”,由于各個底層算法和技術模塊都與業(yè)務場景的業(yè)務邏輯、數據特點高度捆綁,每一個領域、每一個業(yè)務場景都需要高度定制,已經成為AI領域最難啃的硬骨頭
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NLP預訓練中的mask方式
目錄一、為什么要mask二、這些年paper中出現過的mask方式2.1 padding Padding-mask2.2 sequence mask:transformer decoder部分2.3
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2020 年 10 篇必讀的 NLP 突破論文 LIST
盡管 2020 年是充滿挑戰(zhàn)的一年,但人工智能學術研究并未因此停滯,仍然誕生了許多有意義的技術突破。在 NLP 領域,OpenAI 的 GPT-3 可能是其中最 “出圈” 的,但除它之外,肯定還有很多其他研究論文值得關注
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NLP ——從0開始快速上手百度 ERNIE
前文我們已經簡單講解過ERNIE1.0與2.0的構成與區(qū)別NLP | 百度 ERNIE - 簡析1.0 與 2.0一篇簡單易懂的好文本文小媛帶來的是【從0開始快速上手百度 ERNIE】原文詳見文末原文鏈接一、前置條件在使用ERNIE模型之前,用戶需要完成如下任務:安裝Python3.7.5版本
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自然語言處理(NLP)技術不斷突破,谷歌Transformer再升級
當我們在翻譯軟件上輸入 “Transformer is a novel neural network architecture based on a self-attention mechanism”
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百度NLP技術“稱王”后,正在擔起領頭羊的行業(yè)責任
作為AI領域發(fā)展時間最久、積累最豐厚的垂直領域,NLP正在嘗試塑造出一個產業(yè)智能化從技術到應用的完整范式,對百度而言,這張AI王牌中的王牌也是時候打出手了。
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摘取AI的皇冠明珠NLP后,百度將它鑲嵌進了產業(yè)之中
文 | 曾響鈴來源 | 科技向令說當AI發(fā)展借新基建東風進一步加速后,每個垂直門類都開始表現出一邊深化技術、一邊廣拓生態(tài)的兩大特征。最近的百度大腦語言與知識技術峰會直接表現了這一點。一次性推出11項發(fā)布
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人工智能中工程化的NLP如何確保落地?
語言理解是人工智能皇冠上的明珠,要達到真正的理解能力,道阻且長;正確處理好語言、計算、場景的融合,NLP技術已經可以在非結構化轉結構化等應用方向上大展宏圖,取得巨大的商業(yè)價值。
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AI研究員收集NLP數據的四種創(chuàng)意方法
自然語言處理(NLP)是AI的一個子域,側重于教計算機如何解析人類語言。在MIT的年度自然語言處理實證方法會議(EMNLP 2018)中,來自微軟、臉譜網和谷歌等科技公司或組織的AI專家們介紹了一大系列收集信息的新穎方法,本文主要總結了其中令人印象深刻的四種方法。
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【OFweek 年終盤點】NLP、NLU 2017又有哪些新動作?
上一期我們盤點了計算機視覺2017年所發(fā)生的大事件,這一期的主要內容為計算機視覺和語音、自然語言處理/理解(NLP/NLU)。
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