XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实体识别
有关信息提取的全面调查
摘要：信息提取（IE）是自然语言处理（NLP）和计算机视觉的基本任务，旨在自动从非结构化数据源（例如文本，图像和视频）中提取结构化信息。本文对各种IE技术进行了全面的调查，重点介绍了指定的实体识别（NER），关系提取（RE）和意见分类。我们讨论了基于规则的，无监督，监督和深度学习方法，以突出其优势和局限性。此外，我们还探讨了IE在不同应用中的作用，包括学术文献数据库，商业智能，医疗保健，专利分析和客户服务。此外，我们研究了应用于图像和视频的IE方法，涵盖了视觉关系检测，光学特征识别（OCR）和自动视频摘要。本文还解决了诸如域适应，模棱两可，数据隐私和计算效率之类的挑战。最后，我们概述了未来的研究方向，强调了多模式IE的整合，深度学习的进步和实时处理。关键字：信息提取（IE），命名实体识别（NER），关系提取（RE），意见分类，基于特征的监督学习，IE深度学习，文本挖掘，光学角色识别（OCR）和自然语言处理（NLP）。I.简介信息提取（IE）是从非结构化或半结构化数据源（例如文本文档，图像和视频）中自动识别，提取和构造相关信息的过程。它涉及将原始数据转换为有意义的结构化表示形式的技术，从而促进了下游任务，例如知识图构造，问题答案和信息检索[1]。IE主要着重于提取特定类型的信息，包括：
cai2100c机器学习基础.pdf
1。利用专有和开源库以及数据可视化技术。2。探索和应用各种矢量化技术。3。探索和应用文档相似性和向量可视化的方法。4。区分各种距离测量技术。5。定义和理解与NLP数据管道相关的各种过程。能力4：学生将描述，比较和培训不同的机器学习模型：描述和应用NLP分类器训练机器学习模型。描述神经网络及其工作原理。了解各种语言模型。定义和总结各种神经语言模型，N-Gram模型和顺序模型。通过各种活动和用例来定义和演示复发性神经网络并指定实体识别（NER）模型。能力5：学生将通过：
合并实体类型感知和单词 - 词关系 -
摘要：命名实体识别（NER）是自然语言处理中的关键子任务。在解决NER问题时，对实体边界和实体类型有更深入的了解特别有价值。大多数以前的顺序标签模型都是特定于任务的，而近年来，由于在编码器 - 犯罪模型框架中解决NER任务的优势，因此目睹了生成模型的兴起。尽管达到了有希望的性能，但我们的试点研究表明，现有的生成模型在检测实体边界和估计实体类型方面无效。在本文中，提出了一个多个关注框架，该框架将实体类型嵌入和单词 - 单词关系的注意力引入了指定的实体识别任务。为了提高实体型映射的准确性，我们采用外部知识库来计算先前的实体类型分布，然后通过编码器的自我注意力将信息输入到模型中。为了增强上下文信息，我们将实体类型作为输入的一部分。我们的方法从实体类型的隐藏状态中获得了其他注意，并将其用于解码器中的自我和跨注意机制。我们将序列中的实体边界信息转换为单词 - 单词关系，并将相应的嵌入到交叉注意机制中。通过单词 - 单词关系信息，该方法可以学习和了解更多实体边界信息，从而提高其实体识别精度。我们在广泛的基准测试基准上进行了实验，包括四个平面和两个长实体基准。我们的方法显着改善或表现类似于最佳的生成NER模型。实验结果表明，我们的方法可以大大增强生成模型的能力。
当前计算机科学的前沿研究
迁移学习已在图像分类、自然语言处理和语音识别等多个应用中取得了最先进的成果。在图像分类中，迁移学习已用于通过迁移在大型数据集上训练的模型中的知识来提高小数据集上模型的性能。在自然语言处理中，迁移学习已用于通过迁移在一般语言理解任务上训练的模型中的知识来提高情绪分析和命名实体识别等特定任务上模型的性能。在语音识别中，迁移学习已用于通过迁移在特定语言或方言上训练的模型中的知识来提高不同语言和方言中模型的性能。
nis2-implementing-act-targeted-targetback-by- ...
（6）主管当局可以决定提供指导，以支持相关实体在识别，分析和评估风险中，以实施有关建立和维护适当风险管理框架的技术和方法论要求。此类指南可以包括国家和部门风险评估以及特定于某些类型的实体的风险评估。此外，主管当局可以支持实体识别和实施适当的解决方案，以治疗此类风险评估中确定的风险。这种指导应不受相关实体的义务识别和记录对网络和信息系统安全的风险，以及相关实体的能力，可以根据其需求和资源实施附件中对附件中设定的网络安全风险管理措施的技术和方法学要求。
ETHICA EX MACHINA。探索人工道德主体或可计算伦理的可能性
摘要 自从我们这个技术时代的自动化革命以来，各种各样的机器或机器人逐渐开始重新配置我们的生活。随着这种扩展，这些机器似乎面临着一个新的挑战：涉及生死后果的更自主的决策。本文通过以下问题探讨了人工智能道德主体的哲学可能性：机器能否获得成为道德主体所需的认知能力？在这方面，我打算从规范认知的角度揭示我们可以将人工智能实体识别为真正的道德实体的最低标准。虽然我的建议应该从合理的抽象层面来考虑，但我将批判性地分析和确定人工智能主体如何整合这些认知特征。最后，我打算讨论它们的局限性或可能性。
关于增殖融资风险评估和缓解措施的指南
6。建议1要求国家和私营部门实体识别，评估和理解“扩散融资风险”。在建议1的背景下，“扩散融资风险”严格指的是潜在的违反，不执行或逃避建议7的目标财务义务。These R.7 obligations apply to two country-specific regimes for the Democratic People's Republic of Korea (DPRK) and Iran, require countries to freeze without delay the funds or other assets of, and to ensure that no funds and other assets are made available, directly or indirectly to or for the benefit of (a) any person or entity designated by the United Nations (UN), (b) persons and entities acting on their behalf or at their （c）那些由他们拥有或控制的方向。建议1和7的全文在附件A中列出。
人工智能招聘广告剖析：基于文本挖掘的计算机学科员工技能分析
人力资本是信息系统研究中一个备受关注的话题。公司需要专门的员工来开发和使用 IT 工件。在使用人工智能等复杂技术时尤其如此。人工智能的两个主要领域是计算机视觉 (CV) 和自然语言处理 (NLP)。本文从就业市场的角度分析和比较了 CV 和 NLP 专家所需的技能。为此，我们利用基于文本挖掘的分析管道来剖析人工智能的招聘广告。具体来说，从一个大型国际在线招聘平台上抓取了两个子学科的招聘广告，并使用命名实体识别和术语向量进行了分析。可以看出，两个职位所需的技能不同。人工智能专家没有通用的要求概况，需要差异化考虑。
CS 286：计算机科学高级主题，2022 年秋季
这是自然语言处理 (NLP) 的第一门课程，完成本课程后，学生可以继续学习更高级的材料。在本课程中，我们将回顾机器学习 (ML) 的基础知识，例如回归与分类、预处理、ML 模型、过度拟合、欠拟合和评估。此外，我们还将学习自然语言处理的基础知识，例如词性、词形还原、词干提取、命名实体识别、停用词、依存关系解析、单词和句子相似性、标记化、预处理功能、词云、文本摘要、关键字搜索、词袋、TF-IDF（词频 - 逆文档频率）和余弦相似性。此外，我们将运用机器学习和自然语言处理 (NLP) 的知识，使用 ML 模型、NLTK、spaCy 和其他 Python 库来实现该领域的一些热门项目。
tafsir提取器：文本预处理管道为机器学习应用准备古典阿拉伯文学
摘要在本文中，我们提出了一种综合的工具，即在用于机器学习（ML）应用的历史训术研究领域预处理古典阿拉伯语（CA）文献。最近的ML模型要求培训数据以特定格式（例如XML，TEI，conll）之后将其用于自然语言处理（NLP）任务，例如命名实体识别（NER）或主题建模（TM）。我们报告了我们的方法的工作原理，并可以由其他具有类似努力的研究人员应用。因此，这种全面的预处理工具的重要性被证明了，因为这种新颖的方法还没有CA的前辈。我们取得了结果，使能够培训当前的ML模型，从而为CA文献提供NER和TM的最新性能。我们将其工具沿其源代码和NLP研究社区免费提供的数据。