这个重要报告全文发布!2024年北京主要任务和措施公布——
公共卫生应急体系仍有不足,养老、教育、交通等领域与群众期盼还有不少差距,空气质量改善成效仍不稳固。韧性城市建设还要加强,安全生产领域尚存漏洞。个别大型企业集团仍处在风险暴露期。二、2024年经济社会发展计划安排2024年是新中国成立75周年,是实现“十四五”规划目标任务的关键一年,是京津冀协同发展战略实施10周年...
情感分析的终极形态:全景式细粒度多模态对话情感分析基准PanoSent
情感计算一直是自然语言处理等相关领域的一个火热的研究课题,最近的进展包括细粒度情感分析(ABSA)、多模态情感分析等等。新加坡国立大学联合武汉大学、奥克兰大学、新加坡科技设计大学、南洋理工大学团队近期在这个方向上迈出了重要的一步,探索了情感分析的终极形态,提出了PanoSent——一个全景式细粒度多模态对话情感分...
Code:超图表征学习综述,大量软件库|算法|拓扑|显式|傅里叶|大模型...
处理异质超图嵌入的两个主要挑战是:第一,如何有效地编码不同类型的节点和关系以保留结构和语义属性;第二,如何应对不同类型对象之间可能存在的不平衡。此外,异质超图越复杂,表示学习方法就越具体。这种情况往往导致嵌入算法严格与应用任务相关,难以泛化。关系的方向性该特性指的是在底层超网络中,节点(或节点组)之间...
AI 时代的 GPU 生存工具包:每个开发人员必须了解的基本知识
与顺序运行的旧式循环神经网络(RNN)不同,GPT等现代Transformer可以同时处理多个单词,从而提高训练的效率和能力。因为当我们并行训练时,就可以得到更大的模型,而更大的模型会生成更好的输出。并行性的概念超越了自然语言处理,扩展到了图像识别等其他领域。例如,图像识别架构AlexNet可以同时处理图像的不同部分,展...
复旦大学陈俊坤:自然语言处理中的多任务学习 | AI 研习社职播间第...
第一,类型(对象)到序列,包括文本生成、图像描述生成任务;第二,序列到类别,包括文本分类、情感分析任务;第三,同步的序列到序列,包括中文分析、词性标注、语义角色标注任务;第四,异步的序列到序列,包括机器翻译、自动摘要、对话系统任务。深度学习在自然语言处理中的困境...
贝叶斯定理:10个让你更厉害的观念
贝叶斯思维强调信念不是静态的,而是一个随时间和数据不断更新和适应的动态过程(www.e993.com)2024年10月18日。4.简约与全面:奥卡姆剃刀与多维证伪贝叶斯分析教我们如何在复杂性和简单性之间找到平衡,同时从多个角度审视问题。5.因果的新语言:概率作为解释工具通过贝叶斯分析,我们可以用概率作为一种新的工具来理解和解释因果关系。
2022年自然语言处理行业研究报告
自然语言处理环节(1)词法分析词法分析的主要任务是词性标注和词义标注。词性是词汇的基本属性,词性标注是在给定句子中判断并标注各词的词性,而兼类词和未登录词的词性复杂难以确定,标注兼类词与未登录词的词性是词法分析的重要任务。词义标注是在具体语境中明确各词的词义,如多义词拥有多种意义,但在具体语境中表达...
终于,AI大模型长出了自己的手脚
1.自然语言理解与对话实在Agent通过自然语言处理技术,实现了与用户的自然对话式交互,准确捕捉用户的意图,并将其转化为具体的自动化任务。2.自动化任务生成与执行用户只需通过自然语言描述业务流程,实在Agent便能够利用其内置的大模型,精准识别并拆解任务,生成相应的RPA组件。这一过程完全革新了传统RPA流程的设计...
拓尔思2022年年度董事会经营评述
(一)不断做强做优做大数字经济,构筑国家竞争新优势2022年是“大政治年、超复杂年、极困难年、强改革年”交织的一年,公司紧紧抓住行业发展机遇,推进公司业务高质量发展。报告期内,公司的主营业务受到一系列国家重要的政策文件和发展规划的支持。从当下看,数字经济是稳定经济增长的重要力量。2022年以来中国经济下行压...
人工智能行业深度报告:ChatGPT引发的大模型时代变革
Transformer架构特别擅长对序列数据中的长距离依赖进行建模,这使其非常适合自然语言处理任务。为了训练GPT模型,OpenAI使用了来自互联网的大量文本数据,包括书籍、文章和网站。该模型使用一种称为无监督学习的技术进行训练,这意味着它学会了在没有人类监督的情况下预测文本序列中的下一个单词。GPT模型能够...