现在，你可以用 GitHub 上最火的 NLP 项目做机器翻译了。没错，就是 Hugging Face （抱抱脸）标星26.9k的 Transformer 项目。在最新更新的版本里，抱抱脸发布了 1008 种模型，正式涉足机器翻译领域。模型涵盖 140 种

在竞争日益激烈的技术市场中，从高科技初创公司到全球跨国公司都将人工智能视为关键竞争优势。但是，人工智能行业发展如此之快，以至于很难跟踪最新的研究突破和成就，甚至很难应用科学成果来实现业务成果。在2020年为了帮助业务制定强大的AI策略，本文总结了不同研究领

在我们的日常生活和工作中，从文本中提取时间是一项非常基础却重要的工作，因此，本文将介绍如何从文本中有效地提取时间。举个简单的例子，我们需要从下面的文本中提取时间：。6月28日，杭州市统计局权威公布《2019年5月月报》，杭州市医保参保人数达到1006万，相

利用机器学习方法来理解和利用文本，从最简单的到state-of-the-art，由浅入深，循序渐进。无论是一家已成立的公司，还是正在开发一项新服务，都可以利用文本数据来验证、改进和扩展产品的功能。从文本数据中提取语义和学习的科学是一个被称为自然语言处理的活

之前的工作表明，抽象语法树可以显著改善SRL，从而提高模型准确性。与先前需要大量预处理来准备语言特征的模型不同，LISA 可以仅使用原始的 token 对序列进行一次编码，来同时执行多个预测任务。在CoNLL-2005 SRL的实验中，LISA使用预测谓词

2018年见证了 NLP 许多新的应用发展。Elvis Saravia 是计算语言学专家，也是2019 计算语言学会年度大会北美分部的项目委员之一。他在一份报告中总结出，NLP 不仅在聊天机器人和机器学习中有所突破，也在医疗健康、金融、法律和广告等行业中有

本文将会简单介绍自然语言处理中的命名实体识别。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类、七小类命名实体。举个简单

近几年来，基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大成功，另外在自然语言处理领域也取得了不少进展。在NLP的关键性基础任务—命名实体识别的研究中，深度学习也获得了不错的效果。最近，笔者阅读了一系列基于深度学习的NER研究的相关论文，并

在此问答中，MathWorks高级工程经理Jos Martin讨论了最近的NLP开发以及受益于该技术的应用程序。NLP性质的变化:它将如何应用于未来？NLP软件多年来一直被用于从汽车到智能手机，以及最近的智能家居设备的语音识别。NLP的新进展继续完善该技术

20世纪初，瑞士语言学教授费尔迪南·德·索绪尔的逝世使“语言为科学”的理念几乎被世人遗忘。1906年至1911年，索绪尔教授于日内瓦大学开设了三门课程。在这5年间，他构建并悉心传授了将语言描述为“系统”的方法。在语言学中，语义表态是可以随着上下文变化而改变

本文需要读者对诸如 LSTM 和 GRU之类的递归神经网络有一定的基础。众所周知，通用 NLP 的一大障碍是不同的任务需要不同的序列结构。解决这个问题的一种方法是将这些不同的任务看作是问答形式的问题。对于复杂的问答式问题而言，LSTM 和 GRU 的记忆组

机器学习和人工智能改变了商业领域的面貌。许多公司聘请数据科学家来研发数据产品。如果有人问为什么，我们可以说这个模型是黑匣子或者是几年前的统计计算，但是现在我们不能再说了。我们还需要说服产品团队和管理层相信我们的模型，但不能简单地说引擎是从数据中"

二月初，成为Facebook首席科学家、能更多投入研究的LeCun，和深度学习NLP领军人、斯坦福教授Chris Manning做了一次讨论。LeCun主张使用简单而强大的神经架构执行复杂任务，不需要大量针对特定任务的特征工程，而Manning则积极推动将

在爱奇艺的视频场景下，自然语言处理的使命即是让机器更好地理解娱乐相关的视频/图文内容，从而为用户提供智能化的服务。本文简介爱奇艺自然语言处理团队专注在哪些nlp课题以及取得的进展，并举例说明我们的使用场景。

很多读者给芯君后台留言，说看多了相对简单的AI科普和AI方法论，想看点有深度、有厚度、有眼界……以及重口味的专业论文。为此，在多位AI领域的专家学者的帮助下，我们解读翻译了一组顶会论文。每一篇论文翻译校对完成，芯君和编辑部的老师们都会一起笑到崩溃，当然有的

自然语言处理是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域。目的是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行诸如语言翻译和问题回答等任务。随着语音接口和聊天机器人的兴起，NLP成为了信息时代最重要的技术之一，是人工智能的重要组成部分。充分理解和表达语言的含义是一个极

NLP 是一个非常大的研究领域且每天都在产生一些新的激动人心的成果。