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文章围绕基于机器学习的NLP技术在宜信内部各业务领域的应用实践展开
随着各企业实体对自然语言数据愈发关注,NLP+AI技术在各领域都成了非常重要、核心的基础技术服务。
在2020年的Gartner报告中,人机对话的位置相比2019更加靠前。
本文介绍NLP技术在金融资管领域的实践经验。
百度在NLP领域深耕多年,各项技术在实际业务中广泛落地。
本文介绍新浪微博在 feed 流中遇到的 NLP 问题和解决思路。
分享了NLP((Natural Language Processing)技术在在线教育服务中的实践和创新。
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。
本文介绍NLP技术如何帮助进行程序分析。
本文详细介绍目前多语种NLP常用的工具、前沿的算法以及百分点在实际业务中的实验结果等
语言与知识布局要始终把握技术及产业两大趋势。
如今,业内普遍认同 NLP 和语音技术的发展已经处在一个相对成熟的阶段,大到会议现场出现 AI 同传翻译已屡见不鲜,小到每个人都可以在手机端体验到智能输入法带来的便利,我们可以感觉到这两项技术已经切实融入了日常生活中。
自然语言处理技术 在百度已经有悠久的历史,早在百度诞生之时就成为搜索技术的重要组成部分,一直伴随着百度的发展而进步,并已成功应用在百度各类产品中。近期由百度开发者中心主办、极客邦科技承办的75期百度技术沙龙上,百度NLP和AI开放平台的多位资深工程师和产品经理,针对开发者如何利用百度NLP技术,更好解决实际应用问题,进行了具体分享。
为什么 NLP 领域没有出现像“CV 四小龙”那样的独角兽公司?
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。
NLP技术今天已经似乎真正触摸到“语义”的门槛。
NLP在小米具有十分丰富的应用场景,一方面要为大量智能硬件的AI赋能服务(如语音交互、多语言支持),另一方面也要为搜索、推荐、广告等内容应用提供技术支撑。
都说聊天机器人已死,他却认为市场潜力仍未被开发
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。
此前有专家分析称,NLP 即将迎来“黄金十年”,各领域对 NLP 的需求会大幅度上升,并且对 NLP 质量也将提出更高的要求。