自然语言处理

人工智能（AI）已经成为当今科技领域的重要发展方向，其应用范围广泛，涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面。

作者：邓旭东HIT 想了解点中文文本处理的底层一些的知识，在网上查了下跟python有关的文本分析书记，意外发现一本新书。 书籍简介 本书是一本研究汉语自然语言处理方面的基础性、综合性书籍，涉及NLP的语言理论、算法和工程实践的方方面面，内容繁杂。 本书包括NLP的语言理论部分、算法部分、案例部分，涉及汉语的发展历史、传统的句法理论、认知语言学理论。需要指出…

机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题

Kaggle 竞赛史也是实践型 NLP 的历史

目前NLP的发展可能存在地理上的误差，即我们并没有获得多样化的观点和意见来促进该领域的发展。

LIME & SHAP：这有两种解释自然语言处理模型的方法。

在本报告里，Gartner预测了2020年BI行业的发展趋势，定义了现代型BI的5个评选用例及15大功能，并给出了入选魔力象限的厂商，可谓几家欢乐几家愁。

在这篇文章中，我们将仔细研究NLP和NLU的概念以及它们在AI相关技术中的优势。

在自然语言处理领域，深度学习的承诺是：给新模型带来更好的性能，这些新模型可能需要更多数据，但不再需要那么多的语言学专业知识。

或许一场关于自然语言处理的精彩辩论可以告诉我们何谓“半个贝叶斯人”，让我们把时光拨回到几年前。

大数据日报（20190909）：谷歌公布两个新的自然语言对话数据集，微软推出医疗人工智能加速器。

2019的MIT的最新深度学习教程，内容包括神经网络解决计算机视觉、自然语言处理、游戏、自动驾驶、机器人等领域问题的基础知识。来一睹为快吧！

CCAI 2017《自然语言处理的十个发展趋势》演讲实录摘编。

新手数据科学家最容易踩的5个坑，来看看你有没有中招

在Kaggle项目上工作的最大的争论是它只专注于第二阶段。因此，在这个项目中，我将确保涵盖所有三个阶段。 在第一阶段，我做了网络抓取来获取数据，由于数据是脏的，所以我不得不整理数据进行分析。然后我做了各种数据可视化，并在第二阶段进行了分析。最后，我写了一些文章来发表结果并将这个项目投入生产。 当然，我可以通过包含一个机器学习组件使这个项目更加完整，例如，使用…