Grammar as an Injectable: A Trojan Horse to NLP
机器如何理解句子结构：组合性语法语法作为注射术：Trojan马到NLP的态度首先出现在数据科学上。
软件工程经理Madan Mohan Ganapam花了近二十年的时间来塑造智能自动化的发展，尤其是在金融和医疗保健领域。在这次采访中，他对AI和RPA的挑战和突破提供了宝贵的见解，强调了景观如何从简单的任务自动化转变为更聪明，更聪明的决策系统。 Madan讨论[…]
在这次深刻的采访中，我们与数据和AI总监Sanath Chilakala谈了AI和数据工程在医疗保健，保险和金融等受监管行业中的变革性作用。萨纳特（Sanath）分享了他在平衡创新与合规性，利用NLP和机器学习方面的专业知识，以实现高级分析，并克服数据治理方面的挑战。他[…]
The Role of NLP in Insurance Fraud Detection and Prevention
我们目睹了一个欺诈者也正在使用AI的时代。这使用户很难检测到可疑活动。欺诈行为耗资数十亿美元，估计表明仅美国人就造成了3000亿美元以上的赔偿金。这是自然语言处理的地方，允许保险公司和[…]
在一个数据推动决策的时代，许多组织仍在努力利用现代可视化技术。数据可视化专家Daria Voronova讨论了为什么文化抵抗常常超过技术障碍，以及Ai-Hhanced仪表板如何将原始数据转换为可行的见解。她还探讨了NLP和情感分析在衡量人类行为方面的作用[…]
How to Use Natural Language Processing (NLP) in AI Projects?
自然语言处理（NLP）使AI系统能够处理和解释人类语言，从而使互动更加无缝和聪明。它允许AI分析文本，识别语音，翻译语言并从非结构化数据中提取有意义的见解。企业使用NLP来增强客户支持，改善搜索引擎并自动化工作流程。 AI ...阅读更多»帖子如何在AI项目中使用自然语言处理（NLP）？首先出现在大数据分析新闻中。
作为生成AI重塑了我们如何搜索和检索信息，传统排名算法和搜索基础架构必须发展以保持步伐。 LinkedIn的员工软件工程师Rahul Raja为分布式系统，AI搜索可伸缩性和NLP研究带来了深厚的专业知识。在这次对话中，拉胡尔（Rahul）探讨了搜索的未来 - 从kubernetes的角色[…]
Top NLP Trends to Look After in 2025
如果您活跃在AI空间中，则必须熟悉代表自然语言处理的NLP。 NLP正在改变机器可以与人类语言互动和理解的方式。这是一笔巨大的交易，尤其是在印度等地区，那里有20多种官方语言和19,000多种方言。通过利用NLP，[…]
My Top Picks: 5 Free NLP Courses I’d Recommend for 2025
想在 2025 年之前成为 NLP 专业人士吗？查看这些顶级免费课程，并向塑造语言模型未来的专家学习。
Irshad Buchh 是一位经验丰富的技术专家，在科技行业拥有 30 多年的经验，目前在 Oracle 担任云解决方案工程师，他部署了大规模 AI/ML 和 GPU 集群来训练和构建用于各种用例的大型语言模型，专注于医疗保健、初创企业和制造业等行业。在此之前，[…]
Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) 2024
Apple 将在 11 月 12 日至 16 日在佛罗里达州迈阿密举行的自然语言处理经验方法 (EMNLP) 会议上展示新研究。我们很荣幸再次赞助这次会议，它将自然语言处理和人工智能领域的科学和工业研究界聚集在一起。以下是 Apple 参加 EMNLP 2024 的概述。
Unlocking the Power of Hugging Face for NLP Tasks
近年来，自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展，这在很大程度上得益于能够理解和生成人类语言的复杂模型的发展。这场革命的关键参与者之一是 Hugging Face，这是一家开源 AI 公司，为各种 NLP 任务提供最先进的模型。Hugging Face 的 Transformers 库已成为希望实现强大 NLP 解决方案的开发人员和研究人员的首选资源。Inbound-leads-automatically-with-ai。这些模型在大量数据上进行训练，并经过微调以在特定任务上实现出色的性能。该平台还提供工具和资源，帮助用户在自己的数据集上微调这些模型，使其具有高度的通用性和用户友好性。在这
Exploring NLP Preprocessing Techniques: Stopwords, Bag of Words, and Word Cloud
自然语言处理 (NLP) 是一个迷人的领域，它弥合了人类交流与机器理解之间的鸿沟。NLP 的基本步骤之一是文本预处理，即将原始文本数据转换为可被算法有效分析和利用的格式。在本博客中，我们将深入探讨三种基本的 NLP 预处理技术：停用词删除、词袋和词云生成。我们将探索每种技术是什么、为什么使用它以及如何使用 Python 实现它。让我们开始吧！停用词删除：过滤掉噪音什么是停用词？停用词是常见的词，它们几乎没有什么有意义的信息，通常在预处理过程中从文本数据中删除。例子包括“the”、“is”、“in”、“and”等等。删除停用词有助于将注意力集中在对文本含义有贡献的更重要的词上。为什么要删除停用词
NLP: Text Summarization and Keyword Extraction on Property Rental Listings — Part 1
NLP：房产租赁清单上的文本摘要和关键字提取 - 第 1 部分文本摘要、NER、主题建模和文本分类等 NLP 技术在租赁清单数据上的实际应用简介自然语言处理 (NLP) 可以显著增强租赁清单描述的分析和可用性。在本练习中，我们将探索文本摘要、命名实体识别 (NER) 和主题建模等 NLP 技术的实际应用，以提取见解并丰富东京 Airbnb 房源数据中的房源描述。使用公开可用的数据和 spaCy 和 SciKit-Learn 等工具，您可以跟着做，重现结果，或将这些技术应用于您自己的文本数据，只需进行最少的调整。代码库可在 GitHub 上找到，您可以 fork 并进行试验。本文演示了如何使用各
Understanding Tokenization, Stemming, and Lemmatization in NLP
自然语言处理 (NLP) 涉及处理和分析人类语言数据的各种技术。在本博客中，我们将探讨三种基本技术：标记化、词干提取和词形还原。这些技术是许多 NLP 应用程序的基础，例如文本预处理、情感分析和机器翻译。让我们深入研究每种技术，了解其用途、优缺点，并了解如何使用 Python 的 NLTK 库实现它们。1. 标记化什么是标记化？标记化是将文本拆分为单个单元（称为标记）的过程。这些标记可以是单词、句子或子单词。标记化有助于将复杂文本分解为可管理的部分，以便进一步处理和分析。为什么使用标记化？标记化是文本预处理的第一步。它将原始文本转换为可以分析的格式。这一过程对于文本挖掘、信息检索和文本分类等任
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 […]
What is NLP? How it Works, Benefits, Challenges, Examples
下载信息图 什么是 NLP？ 自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一个子集 - 特别是机器学习 (ML)，它允许计算机和机器理解、解释、操纵和交流人类语言。无论是 21 世纪初让我们大吃一惊的文本转语音选项，还是可以无缝传递 [...]
