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近年来,自然语言处理技术已经取得了长足进步,成为应用范围最广泛,也是最为成熟的AI技术之一。但实际上,自然语言处理技术在商业化应用上却鲜有突破性进展,真正成功或者能够完美满足人们日常生活需求的产品并不多。
在 AICon 北京 2019 大会上,苏海波讲师做了《深度迁移学习在NLP中的应用及实践》主题演讲。
随着深度学习在图像识别、语音识别及其他感知智能领域大放异彩,人们对深度学习在自然语言处理(NLP) 的价值也寄予了厚望。再加上 AlphaGo 的成功,人工智能的自然语言研究和应用变得炙手可热。NLP 作为人工智能领域的认知智能,成为目前大家关注的焦点。
吴恩达曾说:迁移学习将会是继监督学习之后下一个机器学习商业成功的驱动力。
深度剖析深度迁移学习
分享了NLP((Natural Language Processing)技术在在线教育服务中的实践和创新。
为什么 NLP 领域没有出现像“CV 四小龙”那样的独角兽公司?
都说聊天机器人已死,他却认为市场潜力仍未被开发
OpenAI在官博介绍了一个大规模无监督NLP模型:GPT 2.0,被称为“史上最强通用NLP模型”。今天这篇文章,来自新浪微博AI Lab的算法专家张俊林将谈一谈自己对GPT 2.0的一些想法。
目前还没有任何工作能构建出一个与任务无关的轻量级预训练模型,谷歌大脑研发人员提出了MobileBERT来填补这一空白。
本文探讨了阅读理解的问题:如何构建计算机系统来阅读一篇文章并回答理解问题。
BERT+Transformer有可能在未来几年替代掉NLP各个不同应用领域之前五花八门的具体技术
2019 年 3 月,百度正式发布 NLP 模型 ERNIE,其在中文任务中全面超越 BERT 一度引发业界广泛关注和探讨。
2021刚刚过去,该盘点一下自然语言处理领域这一年来的高光时刻了。
在2020年的Gartner报告中,人机对话的位置相比2019更加靠前。
自然语言处理领域在最近两年发生了天翻地覆的技术变革
在AICon 2018上,InfoQ对腾讯数据平台部高级算法研究员陈松坚进行了独家专访,除了对他本人的技术研发之路有了更深的了解,陈松坚也与我们分享了许多有关NLP发展瓶颈以及技术趋势的看法。
NLP 在 2019 年有哪些最新技术进展和落地应用?未来,NLP 又将怎样发展?我们有幸邀请到了百度 NLP 首席科学家吴华博士,来给大家就 NLP 相关技术点分享宝贵经验。
在8月17日由@百度主办、@InfoQ负责策划组织和实施的第41期百度技术沙龙活动上,中国科学院自动化所博士、现任百度主任研究员、百度自然语言处理技术负责人吴华和出门问问CEO、自然语言处理专家李志飞分享了各自在自然语言处理技术方面的经验,话题涉及“互联网上NLP技术及其应用”和“自然语言处理如何落地互联网”等。本文将对他们各自的分享做下简单的回顾,同时提供相关资料的下载。
人工智能最近几年发展得如火如荼,学术界、工业界、投资界各方一起发力,本文将深度解析最新AI发展趋势,欢迎讨论。