Aggregate-and-Adapt Natural Language Prompts for Downstream Generalization of CLIP
大型预训练视觉语言模型（如 CLIP）已显示出良好的泛化能力，但在专业领域（例如卫星图像）或细粒度分类（例如汽车模型）中可能会遇到困难，因为在预训练期间看不到视觉概念或视觉概念代表性不足。即时学习提供了一个参数高效的微调框架，即使在注释数据有限的情况下，也可以使 CLIP 适应下游任务。在本文中，我们通过从自然语言提示（人工或 LLM 生成）中提取文本知识来改进即时学习，以提供……
How to Use AI for Superior Natural Language Search
DaaX 是一种人工智能搜索解决方案，可为自然语言搜索提供卓越的结果。
欢迎阅读我们的每月文摘，在这里您可以了解您可能错过的任何 AIhub 故事，浏览最新消息，回顾近期事件等。本月，我们将学习因果关系和自然语言，了解草根倡议 AfriClimate AI，并讨论负责任和值得信赖的人工智能的真正含义。采访 […]
33 Best NLP Datasets to Train Your Natural Language Processing Models
自然语言处理是机器学习装甲中的重要组成部分。然而，它需要大量的数据和训练才能使模型正常工作。NLP 的一个重要问题是缺乏可以覆盖该领域内广泛关注领域的训练数据集。如果你刚开始 […]
Natural language boosts LLM performance in coding, planning, and robotics
三种神经符号方法可帮助语言模型在自然语言中找到更好的抽象，然后使用这些表示来执行复杂的任务。
The Power of Natural Language Processing (NLP) in Radiology: Enhancing Diagnosis and Efficiency
放射学在医疗保健中起着至关重要的作用。它使用 CT 扫描、X 射线和 MRI 等成像技术来诊断和治疗各种疾病。自然语言处理 (NLP) 近年来成为放射学的一项关键技术。NLP 处理和理解人类语言以帮助分析放射学报告。这项技术可以改变放射科医生的工作方式 […]
The Role Of Natural Language Processing (NLP) In Oncology
癌症对全球健康构成了重大挑战。当细胞以不受控制的方式生长和扩散时就会发生这种情况。它是全球第二大死亡原因，每年影响数百万人。肿瘤学，即癌症的研究和治疗，在医疗保健中发挥着至关重要的作用，随着免疫疗法和精准医疗等进步而不断发展。在这些之中 […]
Система F3RM позволяет роботам интерпретировать текстовые подсказки на естественном языке
受人类处理陌生物体能力的启发，麻省理工学院 CSAIL 的团队开发了机器人操纵特征场 (F3RM) 系统，该系统将 2D 图像融合到 3D 场景中，帮助机器人识别和抓取附近的物体。
Exploring Natural Language Processing (NLP) in Translation
NLP 技术正在以渐进的速度获得重视。计算机科学、信息工程和人工智能的结合可能会消除语言障碍。借助 NLP 技术，无论使用何种语言进行交流，各方都能够以他们所知道的语言收听和阅读信息。自然语言处理 […]
Unlocking the Potential of Clinical Natural Language Processing (NLP) in Healthcare
自然语言处理 (NLP) 使计算机能够理解人类语言。它使用算法和机器学习来解释文本、音频和其他媒体格式。标记化方法将我们在人类文本中提供的信息分成预处理中的较小语义单元。NLP 在医疗保健领域的整合特别侧重于生物医学方面。[…]
Demystifying NLU: A Guide to Understanding Natural Language Processing
您是否曾与 Siri 或 Alexa 等虚拟助手交谈过，并惊叹于他们似乎理解您在说什么？或者您是否使用聊天机器人预订航班或订购食物，并惊讶于机器如何准确地知道您想要什么？这些体验依赖于一种称为 […]
Top Use Cases of Natural Language Processing in Healthcare
全球自然语言处理市场预计将从 2021 年的 18 亿美元增至 2026 年的 43 亿美元，在此期间的复合年增长率为 19.0%。随着医疗保健数字化的显著发展，NLP 等先进技术正在帮助该行业从大量非结构化临床数据中提取有用的见解 [...]
What are the Natural Language Processing Challenges, and How to fix them?
为什么重要：毋庸置疑，NLP 已发展成为最受广泛接受和欢迎的人工智能技术之一。如果您了解具体情况，那么到 2025 年，NLP 市场预计将比 2017 年增长近 1400%。根据预期和推断，到 2025 年底，NLP 市场的价值将达到近 4300 万美元。尽管自然语言处理有诸多好处，但它也存在一些局限性——您可以在与可靠的 AI 供应商联系后解决这些问题。
10 Great Books If You Want To Learn About Natural Language Processing
自然语言处理 (NLP) 是人工智能的核心部分。有很多文献涵盖了这一主题。但你如何找到关于 NLP 的最佳书籍？一个简单的解决方案是询问专家。这就是为什么我们准备了关于 NLP 的十大必读书籍（和电子书！）清单。我们相信每个[…]文章如果你想了解自然语言处理，10 本好书由 DLabs.AI 提供。
ИИ-модель Microsoft превзошла результат человека в тесте на понимание естественного языка SuperGLUE
Microsoft DeBERTa 的自然语言理解 (NLU) 算法在此类算法最具挑战性的测试之一 SuperGLUE 中超越了人类的表现。该模型目前以 90.3 分位居排行榜第一，而人类平均表现得分为 89.8 分。
7 Key Benefits Of Using Natural Language Processing In Business
自然语言处理 (NLP) 是人工智能最重要的组成部分之一。世界各地的公司都在越来越多地投资基于 NLP 的解决方案。为什么会这样？因为他们可以看到商业潜力。如果您怀疑这项技术能否使您的组织受益，让我们看看我们能否改变您的想法。这里有一篇 […]文章 DLabs.AI 提供的在商业中使用自然语言处理的 7 个主要好处。
Новое ПО Facebook создаст более умные модели обработки естественного языка
Facebook 开发了一个新的人工智能平台，该平台将能够创建更智能的 NLP 模型，无需不断地重新训练即可生成问题的准确答案。
Future of Natural Language Processing with Deep Learning (NLP/DL)
我最近参加了 Kevin Clarke (CS224n) 的演讲，他在演讲中谈到了 NLP 的未来趋势。我写这篇文章是为了总结和讨论最近的趋势。幻灯片片段来自他的客座演讲。有两个主要主题奠定了深度学习 NLP 的趋势：1. 使用无监督 / 未标记数据进行预训练2. OpenAI GPT-2 突破1. 使用无监督 / 未标记数据进行预训练监督数据昂贵且有限，我们如何使用无监督数据来补充训练和监督微调以做得更好？让我们将其应用于机器翻译的问题，看看它如何有所帮助 - 如果您有 2 个不同语言的文本语料库（转录或维基百科文章），没有跨语言映射。我们可以将其用于预训练，在两个语料库上分别训练编码器和解
