NLP太卷，我去研究蛋白质了~ 16
为什么“单词”被省略了：单词的本质是含义简单且可以高频重复的信息，句子的本质是经过多个单词不断消歧最终包含指向性含义的信息。从基因角度来看，大的片段相当于句子，对这些片段再分段起单词作用，密码子（每三个核苷酸）对应一个氨基酸，本质上还是字母。从蛋白质角度来看，二级结构中由氢键造成的较为规律的折叠、螺旋可以视作单词，能实现特定功能的蛋白质才称得上句子。 参考文献 理论基础，思想很重要，但论证得并不好...
一步步教你构建 NLP 流水线 16
前 言 计算机更擅长理解结构化数据，让计算机去理解主要以文化习惯沉淀下来的人类语言实在是太为难它们了。那自然语言处理获得的成功又是如何成就的呢？那就是，把人类语言（尽可能）结构化。本文以简单的例子一步步向我们展示了自然语言处理流水线的每个阶段的工作过程，也就是将语言结构化的过程，从句子分割、词汇标记化、...、到共指解析一步步展现。作者的解释很直观、好理解，对于刚入门 NLP 的小伙伴是不可多得...
NLP哪个细分方向最具社会价值？ 14
让我们来大胆设想一个场景，老板突然发财搞到一笔钱，大手一挥给你五百万，让你去做自然语言处理的研究，你该先研究哪一个细分领域？ 机器翻译好像不错，信息抽取也很必要，对话系统更是 NLP 落地的重要方向。而如何评估这些 NLP 任务的重要程度是一个极其开放的问题，从商业价值应用前景的角度出发是一套评价体系，从科学研究学科贡献角度出发又是另一套排名标准，但如果将我们的高度拔高一点，站在一个社会成员的角度...
什么？！“路由器”也会做信息抽取了？ 2
前几周，一个“撞脸”路由器的联合抽取模型TPLinker横空出世，将NYT数据集的分数直接刷上了90，提高了2个百分点。卖萌屋邀请到作者雨城，来聊一聊他们在关系抽取上的工作。目前，该工作已经被COLING 2020接收。 背景 关系抽取 是从非结构化文本中抽取实体和关系的文本处理技术，属于自然语言处理中的常见任务。它是自然语言理解的基础，在智能问答、信息检索等领域有重要应用。简单来说就是给定一段文...
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2023-01-15
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2023-01-14
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2023-01-14
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