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NLPIR语义分词技术给自然语言处理带来新驱动

随着信息的快速速增长,让搜索引擎成了人们查找信息的首要工具。如今在中文搜索引擎领域,国内搜索引擎已经同国外搜索引擎效果上相差不大了。能形成现在这样的局面,是有一个重要的原因:英文和中文两种语言自身的书写方式不相同,其中在计算机涉及的技术就是中文分词技术。分词技术发展至今,也已经有十几年的历史。目前在中文分词领域,已经有很多成熟的分词技术。中文是由连续文字组成,缺乏有效的间隔,虽然有句、段分隔,但在进行机器语言学习、文本语义理解分析过程中都需以词组为最小单位的。因此实现中文分词相对英语来讲,更加的复杂、困难。这其中对于计算机涉及的技术就是中文分词技术。中文分词不仅是各种中文信息处理技术中使用最广泛的手段,也是信息检索和搜索引擎必不可少的基础性工作。现有的中文分词方法有很多,它们以字符串匹配、统计模型、理解、路径以及语义等

独家对话AAAI、ACM、ACL三会会士Raymond J. Mooney | 香侬专栏

德克萨斯大学奥斯汀分校计算机系教授、人工智能实验室主任 Raymond J. Mooney 带领他的人工智能小组研究了多个领域,目前他的主要研究方向是自然语言处理和计算语言学。其本人曾在 2008-2011 年间担任国际机器学习协会(ICML 主办方)主席,曾多次担任 ICML、ACL、AAAI、EMNLP、NAACL 等会议主席或领域主席,现在为美国计算机学会(ACM)、国际人工智能学会 (AAAI)、国际计算语言学会(ACL)三会会士 。 他发表了百余篇重要的论文,Google Scholar 上有近 3 万的论文引用量,其中 2007 年发表的关于语义分析的文章获得了 ACL 2007 会议的最佳论文奖。目前正参与可解释 AI 项目(XAI)的研究工作,开发可解释的问答系统(EQUAS)。 香侬科技:您有一些论文是关于将逻辑方法和分布语义相结合的(e.g., Beltagy et al. 2016),这种综合方法显然有很多优点。如果让您对只研究这两种方法中的一种的学者说几句,请他们考虑结合这两种看似不相容的方法,您会说什么? Mooney:我将强调诺贝尔奖得主、心理学家丹尼尔卡内...

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