过去几年一直是人工智能爱好者和机器学习专业人士的梦想之旅。这些技术已经从一个概念发展成为将会席卷未来的潮流，并且正在影响着今天的数百万人的生活。各国现在都有专门的人工智能部门和预算，以确保他们在这场比赛中保持相关性。数据科学专业人员也是如此。但2018年确

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，分享这一过程中的相关经验，包括智能机器人在业务支持、客户服务中的探索，基于文本语义分析的用户画像构建，以及NLP算法服务平台化实施思路等。毕业于北京大学信息科学技术学院，获博士学位，研究方

convertthe‘ate’->‘eat’andetc.

摘要： 这里有改变世界的7大NLP技术，点进来了解一下吧！目标是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行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正在成为信息时代最重要的技术之一，同时它也是人工智能的关键部分。充分理解和表达语言的含义是

Transformer体系结构模型，特别是BERT，通过对一个在大型语料库上以非监督方式预先训练的模型进行微调，已经证明在许多NLP任务中非常有效。BERT模型将一系列单词作为输入，并生成一系列跨层的词嵌入向量。(1篇Finding Syntax with

最近我开始学习关于主题建模方面的文档主题生成模型，并对它强大的功能和快速的运行感到惊讶。在这个数据集中，我提前知道了这些新闻的主要主题，以验证LDA是识别是否正确。LDA用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA模型没有给这些词取一个主题名称，需要我们作出

本文介绍了如何利用 AllenNLP，使用不到一百行代码训练情感分类器。情感分析是一种流行的文本分析技术，用来对文本中的主观信息进行自动识别和分类。情感分析最基本的任务之一是极性分类，换句话说，该任务需要判断语言所表达的观点是正面的、负面的还是中性的。目前

文本数据无处不在无论您是成立公司还是致力于推出新服务，您都可以利用文本数据来验证，改进和扩展产品的功能。从文本数据中提取意义和学习的科学是一个被称为自然语言处理的活跃课题。NLP是一个非常大的领域。但是，几个关键的实际应用比其他任何应用都要频繁得多：。每个

用户的文字表达是舆情信息的重要组成部分之一。自然语言处理技术可以帮助我们提取文本中的有效信息，理解和挖掘用户的观点、情感和需求。这里我们通过影视剧集的评论分析，介绍爱奇艺在文本舆情挖掘方面的技术探索和实践。作为以科技创新为驱动的娱乐公司，爱奇艺努力为用户提

每一个机器学习问题都始于数据，比如一组邮件、帖子或是推文。文本信息的常见来源包括：。我们的任务是分辨出哪些推文是真正和灾难事件相关的，而不是一些类似电影描述的不相关话题。在下面的文章中，我们将把与灾难事件相关的推文称为“灾难”，将其他推文称为“不相关的”。

nlp发展的历史非常早，因为人从计算机发明开始，就有对语言处理的需求。伟大的乔姆斯基提出了生成文法，人类拥有的处理语言的最基本框架，自动机，随机上下文无关分析树，字符串匹配算法KMP，动态规划。nlp任务里如文本分类，成熟的非常早，如垃圾邮件分类等，用朴素