XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNLP
CS11-711高级NLP
def def分类（x：str） - > str：sports_keywords = [“棒球”，“足球”，“足球”，“网球”]如果有（x中的关键字in sports_keywords中的x for in sports_keywords中的关键字）：返回“ sports” elsele'elseal'else：return“ return”其他“其他”
认知计算在 NLP 中的作用
认知计算和自然语言处理 (NLP) 的融合代表了人工智能的革命性发展，它允许创建能够以自然而有意义的方式学习、推理和与人交流的系统。本文探讨了这些技术的融合，并强调了它们如何结合起来形成能够理解和解释人类语言的智能系统。本文介绍了 NLP 中认知计算技术的全面分类，对改善机器理解和语言生成的关键工具和技术进行了分类。本文还探讨了实际应用，特别是使用基于人工智能的高级工具来提高视障人士的可访问性，以及分析社交网络上的政治话语，这些技术可以洞察公众情绪和信息动态。尽管取得了重大成就，但仍存在一些挑战。解决包括人工智能偏见、数据隐私和社会影响在内的道德问题对于负责任的部署至关重要。语言复杂性带来了解释挑战，而多模态数据中的偏见和现实世界的部署困难则影响模型的性能和可扩展性。提出了未来的方向来克服这些挑战，通过提高模型的鲁棒性、泛化和可解释性，以及增强数据隐私和可扩展、资源高效的部署。因此，本文全面介绍了当前的进展，并概述了认知计算和 NLP 负责任和包容的未来路线图。
概率原始测试和RSA算法
本研究解决了雇主在筛选大量工作职位简历方面面临的困难。我们旨在通过自动化恢复筛选过程来确保对候选人的公平评估，降低偏见并提高候选评估过程的效率。拟议的系统使用NLP技术从简历中提取相关能力，重点关注特定职位所需的关键技能。使用了为职位所采用的能力集。进行了123个工作职位的案例研究。jaccard的相似性和余弦相似性度量。由于余弦相似性着重于单词频率，Jaccard相似性度量的结果与研究目的更加一致。提取的能力与使用JACCARD相似性相关的各种职位相关的预定义技能匹配。此方法通过分析与所需能力有关的简历中的存在或不存在特定单词来分配候选人的相似性分数。这个基于NLP的系统提供了巨大的好处，例如节省时间和其他资源，增加候选人选择方面的能力以及仅通过专注于能力来减少偏见。系统与LinkedIn的集成通过促进无缝进口和简历分析来增强方法的有效性。总体而言，这项研究通过为大型组织提供可扩展，高效和无偏见的解决方案来证明NLP在优化简历筛选过程中的潜力。
引用健忘症：关于NLP和其他学术领域的新兴偏见
本研究研究了在43年（1980- 2023年）中引用在20个研究领域的较旧工作的趋势。我们将NLP在这20个领域的背景下引用了较旧的工作，以分析NLP是否随着时间的推移显示与它们相似的时间引用模式，或者是否可以观察到差异。我们的分析基于约2.4亿篇论文的数据集，揭示了更广泛的科学趋势：引用较旧的作品（例如，心理学，计算机科学）时，许多领域的趋势明显下降。NLP和ML研究中的趋势最强（引用年龄为-12.8％和-5.5％）。我们的结果表明，即使在控制论文数量的增加时，即使在正式科学中，人文学科的近期作品并不是出版率增长的直接驱动（跨领域为-3.4％；人文科学的-5.2％；在正规科学中-5.5％）。我们的发现提出了有关科学界与过去文学的参与，特别是对于NLP的疑问，以及忽略较旧但相关的研究的潜在后果。数据和展示我们的结果的演示已公开可用。1
人工智能处于自然语言处理和神经科学的交叉点
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
多模态NLP与人工智能：跨媒体
摘要。在人工智能飞速发展的时代，多模态自然语言处理（NLP）已成为一个至关重要的领域。本文探讨了多模态NLP在跨媒体信息理解与生成中的意义和应用。多模态NLP通过整合文本、图像、音频和视频等多种模态，旨在提高语言理解和生成的准确性和全面性。本文讨论了多模态NLP中使用的各种技术和模型，包括深度学习架构和注意力机制。本文还研究了该领域的挑战和未来方向，强调了改进人机交互和智能应用的潜力。通过案例研究和实验结果，本文证明了多模态NLP在图像字幕、视频描述生成和跨模态检索等任务中的有效性。总体而言，多模态 NLP 对于提升人工智能能力以及实现人机之间更自然、更无缝的交互具有巨大潜力。
联合培养过程中的白色LED强度会影响农杆菌介导的大豆（Glycine Max）使用成熟的半种子作为epplants
这项工作旨在作为先前主张的讨论中的声音，即基于变压器模型体系结构的验证大型语言模型（LLM）可能是一种陈述。已经对LAMDA模型提出了此类主张，也是关于LLM驱动的聊天机器人（例如Chatgpt）的当前浪潮的。如果确认，由于广泛使用类似模型，该主张将在自然语言处理（NLP）社区中产生严重的影响。但是，在这里，我们认为这样的大语言模型无法意识到，尤其是LAMDA比其他类似的模型没有任何进步。我们通过通过综合信息理论分析变压器架构来证明这一点。我们将感性的主张视为在NLP报告中使用拟人化语言的更广泛倾向的一部分。不管主张的真实性如何，我们认为这是一个合适的时机，可以盘点语言建模的进步并考虑任务的道德含义。为了使这项工作对NLP社区以外的读者有所帮助，我们还提出了语言建模的必要背景。
使用NLP的文本到图像和图像到文本翻译。 -ijrpr
文本对图像和图像到文本翻译是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉的交集中迅速发展的域。文本对图像生成涉及基于描述性文本输入的图像的综合。此过程利用高级机器学习模型，例如生成对抗网络（GAN）和扩散模型，创建与提供文本相匹配的连贯性和上下文相关的视觉效果。这些模型学习了文本描述和视觉特征之间的复杂关系，从而可以生产从现实的照片到艺术渲染的各种图像。相反，图像到文本翻译的重点是从视觉输入中生成文本描述。此任务利用卷积神经网络（CNN）与复发性神经网络（RNN）或变形金刚结合进行分析和解释图像的技术。目标是提取相关信息，捕获诸如对象，动作和上下文之类的细节，并将其转换为自然语言描述。这两个过程都在各个领域都有重要的应用程序，包括创建内容，视障人士的可访问性以及增强技术中的用户互动。
LitGenie：利用 AI NLP 进行药物警戒文献检索和审查
© 2024 Infosys Limited，印度班加罗尔。保留所有权利。Infosys 认为本文件中的信息在发布之日是准确的；此类信息如有更改，恕不另行通知。Infosys 承认其他公司对本文件中提及的商标、产品名称和其他知识产权的所有权。除非明确允许，否则未经 Infosys Limited 和/或本文件项下任何指定知识产权持有人的事先许可，不得复制、存储在检索系统中或以任何形式或任何方式（电子、机械、印刷、影印、录制或其他方式）传输本文件或其任何部分。
在现代治疗实践中揭示了NLP的力量
亚伦·贝克（Aaron Beck）通过认知行为疗法（CBT）对心理学的贡献提供了对思维模式如何影响情感和行为的基本理解。贝克的认知模型强调识别和重组扭曲的思维，与NLP改变语言和心理表征以改变情绪状态和行为的方法相关。NLP通过感官经验和语言策略扩展了这一概念，但贝克的工作为认识认知扭曲如何导致心理困扰奠定了基础。通过整合贝克的结构化挑战适应不良思想的方法，使用NLP的治疗师可以进一步完善其认知重组的方法，从而确保客户发展更健康，更适应性的思维方式和与世界互动。