NLP
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前微軟 NLP 大牛姜大昕離職創業，瞄準什么方向？
猶記得上半年AI圈子打得火熱。不光有OpenAI、微軟、Google和亞馬遜等巨頭角力，還有諸多新興AI創企嶄露頭角。而許多曾在CV、ML以及NLP領域頗有建樹的大牛、天才或是新星也義無反顧地投入了大模型的創業當中
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復旦NLP團隊開源MOSS，此為國內首個公開亮相的類ChatGPT模型
復旦大學自然語言處理實驗室邱錫鵬教授團隊上線 MOSS 兩個月后，把 MOSS 開源了。目前開源的版本是 MOSS 003，二月份公開邀請內測的版本為 MOSS 002，一月份有一個內部測試版本叫做 OpenChat 001
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紀念劉倬先生：中國機器翻譯開山鼻祖、NLP先行者
前言：機器翻譯，本質上屬于自然語言處理技術，技術進步需要產業界和學術界不斷研究攻關。而中國的先行者們很早就提出：機器翻譯的問題是語言的問題，而不是單獨算法的問題。作者 ｜ 方文圖片來源 ｜
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中科凡語周玉：用我們這一代人的努力扛起國產NLP發展大旗
過去10余年間，人工智能（AI）經歷了一次復興，其中最重要的技術進步之一發生在自然語言處理（NLP）領域。2006年谷歌發布了萬億詞語料庫——Trillion Word Corpus，并從大量的公共網
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在AI創新賽道啃下最硬的骨頭：中科凡語搶灘NLP藍海
文丨智能相對論作者丨葉遠風自然語言處理（NLP），人工智能皇冠上的“明珠”，由于各個底層算法和技術模塊都與業務場景的業務邏輯、數據特點高度捆綁，每一個領域、每一個業務場景都需要高度定制，已經成為AI領域最難啃的硬骨頭
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NLP預訓練中的mask方式
目錄一、為什么要mask二、這些年paper中出現過的mask方式2．1 padding Padding－mask2．2 sequence mask：transformer decoder部分2．3
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2020 年 10 篇必讀的 NLP 突破論文 LIST
盡管 2020 年是充滿挑戰的一年，但人工智能學術研究并未因此停滯，仍然誕生了許多有意義的技術突破。在 NLP 領域，OpenAI 的 GPT－3 可能是其中最 “出圈” 的，但除它之外，肯定還有很多其他研究論文值得關注
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NLP ——從0開始快速上手百度 ERNIE
前文我們已經簡單講解過ERNIE1．0與2．0的構成與區別NLP ｜ 百度 ERNIE － 簡析1．0 與 2．0一篇簡單易懂的好文本文小媛帶來的是【從0開始快速上手百度 ERNIE】原文詳見文末原文鏈接一、前置條件在使用ERNIE模型之前，用戶需要完成如下任務：安裝Python3．7．5版本
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自然語言處理（NLP）技術不斷突破，谷歌Transformer再升級
當我們在翻譯軟件上輸入 “Transformer is a novel neural network architecture based on a self－attention mechanism”
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百度NLP技術“稱王”后，正在擔起領頭羊的行業責任
作為AI領域發展時間最久、積累最豐厚的垂直領域，NLP正在嘗試塑造出一個產業智能化從技術到應用的完整范式，對百度而言，這張AI王牌中的王牌也是時候打出手了。
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摘取AI的皇冠明珠NLP后，百度將它鑲嵌進了產業之中
文 | 曾響鈴來源 | 科技向令說當AI發展借新基建東風進一步加速后,每個垂直門類都開始表現出一邊深化技術、一邊廣拓生態的兩大特征。最近的百度大腦語言與知識技術峰會直接表現了這一點。一次性推出11項發布
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人工智能中工程化的NLP如何確保落地？
語言理解是人工智能皇冠上的明珠，要達到真正的理解能力，道阻且長；正確處理好語言、計算、場景的融合，NLP技術已經可以在非結構化轉結構化等應用方向上大展宏圖，取得巨大的商業價值。
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AI研究員收集NLP數據的四種創意方法
自然語言處理（NLP）是AI的一個子域，側重于教計算機如何解析人類語言。在MIT的年度自然語言處理實證方法會議（EMNLP 2018）中，來自微軟、臉譜網和谷歌等科技公司或組織的AI專家們介紹了一大系列收集信息的新穎方法，本文主要總結了其中令人印象深刻的四種方法。
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【OFweek 年終盤點】NLP、NLU 2017又有哪些新動作？
上一期我們盤點了計算機視覺2017年所發生的大事件，這一期的主要內容為計算機視覺和語音、自然語言處理/理解（NLP/NLU）。
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