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【自然语言处理（NLP）】基于序列到序列的中-英机器翻译作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~.博客主页：ぃ灵彧が的学

（本文是ChatGPT原理介绍，但没有任何数学公式，可以放心食用）前言这两天，ChatGPT模型真可谓称得上是狂拽酷炫D炸天的存在了。一度登上了知乎热搜，这对科技类话题是非常难的存在。不光是做人工智能、机器学习的人关注，而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型，真可谓空前盛世。我赶紧把OpenAI

3月份GitHub上最热门的Python开源项目排行已经出炉啦，一起来看看上榜详情吧。1.manimhttps://github.com/3b1b/manimStar19308数学图形可视化引擎，目前主要用于制作数学演示动画，Manim在Python3.7上运行。2.HanLPhttps://git

让我们看看可以用在你自己的NLP应用中的十几个工具吧。在过去的几年里，自然语言处理（NLP）推动了聊天机器人、语音助手、文本预测等这些渗透到我们的日常生活中的语音或文本应用程技术的发展。目前有着各种各样开源的NLP工具，所以我决定调查一下当前开源的NLP工具来帮助你制定开发下一个基于语音或文本的应用

 让我们看看可以用在你自己的NLP应用中的十几个工具吧。--DanBarker（作者）在过去的几年里，自然语言处理（NLP）推动了聊天机器人、语音助手、文本预测等这些渗透到我们的日常生活中的语音或文本应用程技术的发展。目前有着各种各样开源的NLP工具，所以我决定调查一下当前开源的NLP工具

 自2017年1月PyTorch推出以来，其热度持续上升。PyTorch能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用Python语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。最近红色石头在浏览GitHub的时候发现了一份超赞的Pytorch资源大列表，基本

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。专注NLP的强大团队抱抱脸（huggingface)又发新资源！这一次是帮助NLP过程中，词语切分（tokenization）更快的Tokenizers。只要20秒就能编码1GB文本，适用Rust、Python和Node.j

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。GitHub上最火的NLP项目，标星13000+，现在迎来重大更新。刚刚，抱抱脸（HuggingFace）团队，放出了transformers2.0版本。一方面，实现了TensorFlow2.0和PyTorch之间的深度互操

哪个平台有最新的机器学习发展现状和最先进的代码?没错——Github!本文将会分享近期发布的七大GitHub机器学习项目。这些项目广泛覆盖了机器学习的各个领域，包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉、大数据等。顶尖的Github机器学习项目1.PyTorch-Transformers(NLP)传送门

《复仇者联盟4：终局之战》仍在热映中。在看到大结局的同时，本文将带你通过数据科普的眼光来回顾《复仇者联盟3》：看看这群世界上英雄们爱说的词汇是哪些?这次回顾旅程将从一个新的角度出发——自然语言处理。本文通过使用spaCy(用于处理和理解大量文本的NLPPython开源程序库)对复联3的剧本进行分析，

大数据文摘出品编译：李雷、蔡婕如今，自然语言处理(NLP)可谓遍地开花，可以说正是我们了解它的好时机。NLP的快速增长主要得益于通过预训练模型实现转移学习的概念。在NLP中，转移学习本质上是指在一个数据集上训练模型，然后调整该模型以便在不同数据集上实现NLP的功能。这一突破使NLP应用变得如此简单，

自然语言处理(NLP)，为所有聊天机器人，语音助理，预测文本以及其他渗透到我们生活中的语音/文本应用提供支持的技术，在过去几年中已经有了长足的发展。本文为大家推荐一些开源NLP工具，帮助大家规划基于语音或文本的应用程序。一、Python工具1.自然语言工具包(NLTK)自然语言工具包(NLTK)是最

 没有什么比GitHub和Reddit更适合数据科学了。GitHub是托管代码的***一站式平台，它擅长于简化团队成员之间的协作过程。多数领先的数据科学家和组织使用GitHub来开源他们的库和框架。因此，我们不仅能够及时了解领域的***发展，还可以在自己的机器上复制模型。Reddit的讨论

大数据文摘出品作者：魏子敏、蒋宝尚今年9月份，深度学习Indaba2018峰会在南非斯泰伦博斯举办，包括谷歌大脑JeffDean在内的一众研究者都到场进行了分享。一位来自Insight数据分析研究中心的博士生SebastianRuder在准备自己的分享期间，就四个问题咨询了包括YoshuaBengi

大数据文摘出品编译：李佳、汤圆、钱天培“我的飞机什么时候到?”把这个问题抛给智能机器人助手。几乎可以肯定，机器立马就懵逼了。“我”是谁?“飞机”是航班还是淘宝上订的模型玩具呢?“到”又是到哪呢?如果是人类来回答这个问题，即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答，但对机器来说，除非依赖大量人为