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自然语言处理 (NLP) 的探索...
由于计算能力的大幅提升、海量数据的普遍存在以及数据驱动算法日益强大的能力，自然语言处理 (NLP) 近来在众多领域取得了快速发展，其中之一就是航空业。在本研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空业的现状。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空业 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了目前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的使用方式。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们建议的研究方向。
利用自然语言处理 (NLP) 来...
自然语言处理 (NLP) 正在经历一场革命，因为大数据和大型语言模型改变了表示和分析文本信息以及额外信号和含义的能力。本次会议旨在汇集经济学中使用这些方法的最新研究。14h 开幕词 14h05 开幕词 -“经济学中文本数据的未来挑战” Stephen Hansen 教授，伦敦大学学院 第 1 节 - 使用 NLP 改进预测和理解叙述 14h40 让文本发挥作用：使用报纸文本进行经济预测（Kalamara、Turrell、Redl、George、
CAI2300C自然语言处理简介
1。描述数字素养，实用功能数字技能，数字协作，策划信息和数据来源 - 物联网2.描述AI的历史3。描述和使用AI项目周期4。识别受监督与无监督的学习，神经网络并发现其应用程序5。研究AI和实施准备的企业应用程序，例如计算可伸缩性，技术权衡和数据管道。能力2：学生将在AI中展示对道德和法律考虑的理解：
恢复自然语言处理（NLP）
从远古时代到今天，人类已经进行了许多研究，以使他们的生活更轻松。由于这些研究，他们旨在发现新事物。随着工业革命，开始生产石化材料。这些材料经历了各种化学阶段的事实已成为对人类健康的威胁。此外，石油衍生的材料在本质上仍然存在数百年而没有降解，而环境问题的平行增加使人类无法寻找不同的资源。在这项工作中，提供了有关从纤维素获得的衍生物类型的一般信息，这在本质上是最常见的。©2023 DPU保留所有权利。关键字：纤维素；纤维素衍生物；纤维素乙醚衍生物；纤维素酯衍生物
使用自然语言分析金融新闻...
金融市场瞬息万变，实时更新和分析至关重要。这些市场容易受到全球事件和现象的影响，例如贸易战、内乱、创新和科学发现。金融新闻可从多种来源获得，包括在线和离线。这里的在线来源是指可以通过互联网获取的来源，这里的离线来源是指通过其他媒体传播的来源。离线来源包括通过报纸和电视获得的新闻和见解。对于像股票市场一样敏感的金融市场来说，通过报纸获得的新闻已经过时了。电视上的新闻是现场直播的，但这种新闻无法轻松分析。在相关性和分析的简易性方面，在线资源比离线资源更胜一筹。
自然语言处理760（COS 760）
一般的学术法规和学生规则规则一般学术法规（G法规）和一般学生规则适用于该大学的所有教职员工和注册学生，以及所有接受比勒陀利亚大学占有一席之地的潜在学生。在注册计划时，学生承担了确保他们熟悉适用于其注册的一般学术法规，以及相关年鉴中规定的特定于计划的特定教师和特定于计划的法规和信息。关于这些法规的无知将不会被视为任何违法行为的借口，也不会被视为上述任何法规的例外。G法规每年更新，可以在此信息发布后修改。
人工智能（AI）和自然语言处理（NLP ...
- 基于带有die FPGA硬件的飞行预先嵌入的多核CPU； - 功能架构优化了HSDR-X的高速数据接口； - 支持执行计算密集的任务，例如图像处理和ML信息提取； - 软件定义的功能由新的运行时系统（RTS）部署环境
近期设备上的量子自然语言生成
执行完美的操作（ Preskill ， 2018 ）。尽管存在缺点，这些设备代表了量子计算的一个重要里程碑。这是因为与它们的较小前辈不同，它们无法在传统硬件上有效地模拟。因此，近期的量子设备可能会带来量子计算机执行的任务的第一个示例，甚至最强大的传统超级计算机也无法执行，并为原理验证问题迈出了尝试性的第一步（ Arute 等人， 2019 年； Pednault 等人， 2019 年）。寻找可以证明有用优势的例子导致了为近期设备开发定制算法的开发，以解决化学和优化等领域的问题（ Farhi 等人， 2014 年； Peruzzo 等人， 2014 年）。
使用基于深度学习的自然语言处理
1心脏和血管中心，杨百翰和妇女医院，哈佛医学院，波士顿，马萨诸塞州2个心血管医学部，耶鲁大学内科，纽黑文，CT 3心脏病学系，费恩伯格医学院，医学院，伊利诺伊州伊利诺伊州，纽约市，纽黑文，伊利诺伊州4号。研究与评估（CORE），耶鲁纽黑文医院，纽黑文，CT 6卫生部政策与管理部，耶鲁公共卫生学院，纽黑文，CT 7卫生信息学部，耶鲁大学耶鲁大学公共卫生学院，纽黑文，纽黑文，
基于论点的自然语言解释和评估医疗保健
采矿论点是一个自动自然语言处理（TALN）和计算机论证模型的全面扩展领域，旨在在自然语言中自动识别文本资源中的论证结构（即组成部分和关系）。在媒体领域，通过提供自动检测论点结构以根据证据支持医学的方法，被证明是有益的。这些方法的重要性是基于以下事实：尽管神经模型在医学诊断预测中的准确性，但其结果的解释仍然有问题。本文解决了这个开放的问题，并着重于对自然语言中的论证解释的生成和评估，以帮助医学诊断预测，以帮助临床医生进行决策和教育。首先，我提出了一条新的完整管道，以根据医学本体论和从检查文本中检测到的医学本体论和临床实体进行自然考试（MCQ）医学的永久解释（MCQ）医学。我定义了对医疗指定实体（NERC）的认可和分类的艺术状态，以检测患者表达的症状以及我根据ONTTO-LOGIE的条款对医疗措施进行的，以证明提供给医学生提供的临床病例的诊断。关键字：自动自然语言处理，提取论证结构，解释性论点。管道称为SYMEXP，允许我们的系统基于模板以自然语言生成安排解释，以证明正确的答案是正确的，以及为什么提出的其他选项不正确。其次，我提出了一个框架，用于评估基于论证的解释，称为Abexa，以自动提取医学MCQ的论证结构，并突出显示一组可自定义的标准，以表征临床解释和文档的论点。abexa通过在自动论证图上定义一组模式来解决从论点的角度评估解释的问题。非常彻底，我为解毒剂软件的持续设计和开发做出了贡献，该软件提供了不同的解释性人工智能模块，这些模块由医学争论。我们的系统提供了以下功能：用于医学领域的多语言论证分析，临床诊断的解释，提取和生成，医学领域的多语言语言模型以及医学MCQ的第一个多语言基准。总而言之，在本文中，我探讨了人工智能与论证理论结合如何导致更透明的健康和卫生系统。，我们通过在医学支持方面展示其所有潜力，例如医学生，将结果应用于关键的医学领域。