日前，Uber 官网上的一篇文章详细介绍了基于 NLP 和机器学习构建的 COTA 客服系统。利用该系统，Uber 可以快速高效地解决 90％ 以上的客服问题，雷锋网 AI 研习社将原文编译整理如下：

深度学习正在给自然语言处理带来巨大的变革。 但是，作为一个初学者，要从哪里起步才好呢？ 深度学习和自然语言处理都是很宽泛的领域。哪些方面才是最重要的，还有，深度学习又是从哪个层面深刻影响了 NLP 呢？

本文是对于基于 Python 进行简单自然语言处理任务的介绍，本文的所有代码放置在 这里 。建议前置阅读 Python 语法速览与机器学习开发环境搭建 ，更多机器学习资料参考 机器学习、深度学习...

使用jieba库对 《釜山行》中的人物关系进行提取，然后使用Gephi软件进行关系可视化处理，得到可视化的人物关系。

以下是精心收集的一些非常好的开放数据集，也是做 AI 研究不容错过的数据集。

循环神经网络（RNN）已经在许多自然语言处理任务上取得了最出色的表现，比如语言建模和机器翻译。然而当词汇量很大时，RNN 模型会变得很大（可能超过 GPU 最大的内存能力），这样训练将变得很低效...

大家好，我是厦门大学王亚南经济研究院的一名本科生。今天将为大家介绍一些用Python处理文本的方法。

我们遵循以下两种设计原则提出了这个新的自然语言处理结构：1）基于表示文本的最小表示进行操作，例如字符。2）利用本地操作的深度堆栈，例如卷积层和卷积符号为3的最大池化，来学习句子的高层次表示。

出于文本归类和数据处理之需求，这段时间研究了下文本处理类的机器学习方面的东西。也快过年放假了，在此做一个总结和感受吧。

深度学习与自然语言处理之四：卷积神经网络模型（CNN）

作为一个处理自然语言数据的团队，我们在日常工作中要用到不同的工具来预处理中文文本，比如 Jieba 和 Stanford NLP software 。出于准确性和效率的考虑，我们选择了Stanf...