免费的ai写作软件(吉索机器人哪里下载)

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GIISO信息成立于2013年年，是“人工智能信息与技术在.其自主研发的写作机器人和编辑机器人是人工智能机器人，可以快速编辑各行业的稿件。

编辑机器人是通过AI技术智能提供文本分类、分词、关键词提取，大大提高了文本处理的效率.

智能信息频道定制服务专家，无需人工编辑，自动生成信息内容.

Echo 1-@.com 2017年，机器之心了解到正在写一本nlp领域的书，作者是、刘洋教授等人，一直很期待这本书。本书介绍了深度学习在nlp常见问题中的应用，也探讨了nlp未来的研究方向，包括神经符号整合框架、基于记忆的模型、先验知识融合和深度学习范式(如无监督学习、生成学习、多模式学习、多任务学习和元学习)。

图书的官方地址：

自然语言处理是一个横跨人工智能、计算科学、认知科学、信息处理和语言学的重要交叉领域.随着计算机与人类语言交互技术的发展，语音识别、对话系统、信息检索、问答、机器翻译等自然语言处理应用开始重塑人们识别、获取和利用信息的.

Nlp的发展经历了三股浪潮:理性主义、经验主义和深度学习.第一波，理性主义主张设计手工规则，将知识整合到nlp系统中，假设人类思维中的语言知识是通过普遍继承提前固定的.在第二波中，经验方法假设丰富的感官输入和表面形式的可观察语言数据是大脑学习自然语言详细结构的必要和充分条件.因此，人们开发了一种概率模型来发现大型语料库中语言的规律性.第三波，受生物神经系统启发，深度学习利用非线性处理的分层模型，从语言数据中学习内部表征，旨在模拟人类的认知能力.

深度学习和自然语言处理的交叉在实际任务中取得了惊人的成功.语音识别是第一个深受深度学习影响的工业nlp应用.在大规模训练数据可用的情况下，深度神经网络的识别误差远低于传统经验方法.深度学习在nlp中的另一个成功应用是机器翻译.一种端到端的神经机器，它使用神经网络来模拟人类语言之间的映射机器翻译已被证明能大大提高翻译质量.(因此，神经机器翻译迅速成为大型科技公司(谷歌、微软、脸书、百度等)提供的主要商业在线翻译服务的新技术.).nlp的其他许多领域，包括语言理解与对话、词法分析与消解、知识图谱、信息检索、文本问答、社会计算、语言生成和文本情感分析等，也通过深度学习取得了长足的进步，掀起了nlp发展的第三股浪潮。如今，深度学习是应用于几乎所有nlp任务的主导方法.

基于对这三股浪潮的分析，作者得出结论:当前的深度学习技术是在前两次浪潮基础上发展起来的nlp技术在概念和范式上的一次革命.(这场革命的关键支柱包括语言实体(子词、词、短语、句子、段落、文档等)的分布式表示.)、而很多nlp任务都是通过嵌入、嵌入的语义泛化、语言的长跨度深度序列建模、有效表示语言层次从低到高的层次网络、端到端的深度学习方法共同完成的.在深度学习浪潮之前，这一切都是不可能的，不仅是因为上一股浪潮缺乏大数据和强大的计算，更重要的是，近年来，我们错过了正确的框架，直到深度学习范式的出现.

这本书的主要目的是总结最近深度学习在nlp中的前沿应用.这本书将展示目前最好的以nlp为中心的深度学习研究，重点探讨深度学习在主要nlp应用中的作用，包括口语理解、对话系统、词法分析、语法分析、知识图谱、机器翻译、问答、情感分析、社会计算和从图像生成自然语言.本书适合具有计算机技术背景的读者，包括硕士生、博士生、博士后、教育工作者和行业研究人员，以及任何希望快速了解nlp深度学习最新进展的读者.

这本书是由世界著名的深度学习和自然语言处理专家李征博士领导的一群活跃在国内外的自然语言处理研究人员编写的.全面介绍了深度学习如何解决nlp中的基本问题，总结了大多数深度学习方法在nlp中应用的最新进展(包括2017年年下半年的最新研究进展)。

本书第一章首先回顾了nlp的基础知识以及本书后续章节所涉及的nlp的主要范围，然后深入探讨了nlp的历史发展，将其概括为三股浪潮和未来方向.第2-10章对深度学习应用于nlp的最新进展进行了深入研究，分为9个独立的章节，每一章都涵盖了nlp的一个(很大程度上独立的)应用领域.每章的主体由活跃在他们各自的领域的领先的研究人员和专家写.

目录如下：

第二章1：深度学习与自然语言介绍(李征、刘洋)

章2：对话理解系统中的深度学习(Gokhan Tur，Asli C：分会的语音和文本对话系统中的深度学习(Asli Celikyilmaz、李征和迪莱克·哈卡尼-tr))

第4章ECHO 7-@。COM&；；语法和词法分析方面的深度学习(车万祥张越)

章深度学习5：知识图谱(刘志远、韩先培)

6：机器学习中的深度学习(刘洋、张佳俊)

深度学习在问答系统中的应用(，冯·)

第8：社会计算中的深度学习(赵鑫、李臣良)

第10：后记(李征、刘阳)

在调查了深度学习的nlp应用的突出成功之后，作者指出并分析了当前深度学习技术的几个主要局限性，涉及一般和更具体的nlp领域.这项调查为nlp指出了五个未来的前沿发展方向:神经-符号整合框架，探索更好的记忆模型，更好地利用知识，更好的深度学习范式(包括无监督和生成式学习，多模态和多任务学习以及元学习)。

本书共11章，包括深度学习在nlp各个领域的研究和应用。在本书的最后一部分，作者讨论了如何将基于DL的nlp扩展到更一般的领域.泛化的本质是将深层神经网络(如参数化功能块的计算图)由静态变为动态.这意味着泛化可以使由许多可微模型组成的网络架构以数据依赖的实时创建.正如本书很多章节使用逻辑表达式、条件、赋值和循环进行编程一样，在可微分编程模型中，也实现了涉及存储、注意、堆栈、队列和指针模块的深度神经网络架构.

其实目前的深度学习框架(如PYTORCH、TensorFlow、Chainer、mxnet、Cntk等.)应该追求模型的灵活性，因为一旦一个高效的编译器被开发，我们将需要采用一种全新的软件实现方法.基于循环和条件判断的传统编程逻辑将被淘汰，由神经网络实现的参数化功能模块的汇编图将被取代.关键技术在于，基于模型的可微性，利用高效的梯度优化方法和端到端的反向传播学习，从数据中自动训练出装配图中的所有参数，如神经网络的权重和定义网络非线性和存储模块的参数.

总之，我相信在不久的将来，广义深度学习或差分编程框架所创建的更强大、更灵活、更先进的学习框架，可以解决本书所列举的nlp前沿研究领域的遗留问题.不仅是这本书里提到的研究成果，新的成果也会如雨后春笋般涌现，这一切都将让我们离实现通用人工智能的那一天越来越近.届时，nlp将成为通用人工智能的重要组成部分.

另外，读者可以看看原著语言建模和基于注意力的机器翻译这两个板块的截图，从而大致了解全书的风格和内容：

作者介绍主编

李征博士(人工智能科学家)自2017年年5月起担任对冲基金公司Citadel的首席人工智能官。此前，他是微软人工智能首席科学家.2009年年与杰弗里·辛顿教授合作，李征首次提出并将深度神经网络应用于大规模语言识别，显著提高了机器对语音的识别率，极大地推动了人机交互的发展和进步。目前李征的研究方向主要是应用于大数据、语音、文本、图像和多模态处理的深度学习和机器智能方法，以及人工智能和深度学习在金融领域的应用.在语音、nlp、大数据分析、企业智能、互联网搜索、机器智能、深度学习等领域.、邓丽已获得70多项美国或国际专利.同时获得了ieee、国际语音通信协会、美国声学协会、亚太信号与信息处理协会、微软等组织的多项荣誉.2015年年，李征因在深度学习和自动语音识别方面的突出贡献获得了IEEE技术成就奖。

刘洋，博士，副教授，博士生导师，清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统实验室主任，国家杰出青年基金获得者.研究方向是自然语言处理.在自然语言处理和人工智能的重要国际期刊和国际会议acl、emnlp、ijcai、aaai发表论文50余篇，获得acl 2017年度优秀论文奖和acl 2006年度优秀亚洲自然。语言处理论文奖.承担国家自然科学基金、国家重点科研项目10余项。AMPD计划、国家863计划、国家科技支撑计划和国际合作项目。2015年年获国家自然科学基金杰出青年项目资助。2015年年获国家科技进步二等奖，2014年年获电子学会科技进步一等奖，2009年年获北京市科学技术奖二等奖，2014年年获中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖汉王青年创新奖一等奖。或曾任国际计算语言学学会亚太分会执委会委员、Sighan信息员、中文信息学会青年工作委员会主任兼计算语言学专业委员会秘书长、“计算语言学”编委会、ACM TALLIP副主编、ACL 2015组委会联合ACL2014研讨会联合、ACL2017/2018年和EMNLP 2016/2018计划委员会机器翻译联合、IJCAI2016/2018和AAAI 2019高级计划委员会成员。

主要参与作者

何晓东博士是京东人工智能研究院常务副院长，深度学习与语音语言实验室主任。他获得了学士学位.；1996年年获清华大学(北京)硕士学位；1999年年在科学院(北京)获得博士学位，2003年年在哥伦比亚大学获得博士学位。他的研究兴趣主要集中在人工智能领域，包括深度学习、自然语言、计算机视觉、语音、信息检索和知识表示.在加入京东之前，何晓东博士曾在美国微软雷蒙德研究院工作，担任首席研究员和深度学习技术中心(DLTC)负责人，并兼任西雅图大学教授和博士生导师.微软在2018年年1月推出的人工智能绘画机器人是何晓东s队。

车万祥，哈尔滨工业大学计算机学院副教授，博士生导师.斯坦福大学访问学者兼联合导师克里斯托弗·曼宁教授.现任中文信息学会计算语言学专业委员会委员、青少年工作委员会副主任；计算机联合会资深会员，哈尔滨YOCSEF。主要研究领域是自然语言处理.在acl、emnlp、aaai、ijai等国内外高水平期刊和会议上发表学术论文40篇.其中，AAAI获得了2013年年最佳论文提名奖，出版了2本教材，翻译了2本书。目前承担国家自然科学基金、973项目等多项科研项目。负的已开发的语言技术平台(LTP)已经被600多家公司共享语言云“提供的服务已超过10,000名用户，并已授权给百度、腾讯、华为等公司。2009年年获得Conll国际多语种句法语义分析评测第一名。2016年年获黑龙江省科技进步一等奖；2015年年、2016年年连续两年获得谷歌聚焦研究奖；2012年年获黑龙江省技术发明奖二等奖；2010年年获得钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖、首届汉王青年创新奖等多项大奖。

岳，新加坡科技与设计大学助理教授.他获得了学士学位.；清华大学计算机科学与技术专业硕士学位；；s学位和博士学位。；他获得了牛津大学计算机科学的博士学位.2012年年加入新加坡科技设计大学之前，在英国剑桥大学做博士后研究员。对自然语言处理、机器学习和人工智能有浓厚的研究兴趣，主要从事统计句法分析、文本生成、机器翻译、情感分析和股市分析.曾任ACM/IEEE TALLIP副主编，以及Coling 2014、NAACL 2015、EMNLP 2015、ACL 2017、EMNLP 2017的程序委员会领域和IALP 2017的程序委员会.

刘志远，清华大学计算机系副教授、博士生导师.他的主要研究兴趣是表征学习、知识图谱和社会计算.2011年年获得清华大学博士学位，在人工智能领域的著名国际期刊和会议上发表相关论文60余篇，如acl、ijai、aaai等，被谷歌学术引用了2700多次。承担多项国家自然科学基金.英特尔ccf-曾获清华大学优秀博士学位论文、人工智能学会优秀博士学位论文、清华大学优秀博士后、信息学会青年创新奖，入选科学青年人才推进项目、青年学者推进计划。信息学会青年工作委员会常务委员、副主任，信息学会社会化媒体处理委员会委员、秘书长，“计算机科学前沿”青年编委，acl、Coling、IJCNLP.

韩先培，博士，科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心/计算机科学国家重点实验室副研究员.主要研究方向为信息抽取、知识库构建、语义计算和智能问答系统.在acl、信号等重要国际会议上发表论文20余篇。韩先培是中文信息学会会员，中文信息学会语言与知识计算专业委员会秘书长.舒畅是中文信息学会青年工作委员会委员.

张佳俊在科学院自动化研究所获得博士学位.现任科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副研究员，科学院青年创新促进会会员.研究方向为自然语言处理、机器翻译、跨语言文本信息处理、深度学习等.现任人工智能学会青年工作委员会常务委员，信息学会计算语言学委员会委员，青年工作委员会委员.在国际著名期刊IEEE/ACM TASLP、IEEE智能系统、ACM TALLIP及重要国际会议AAAI、IJCAI、ACL、EMNLP、Coling等发表学术论文40余篇。他曾获得PACLIC-2009、NLPCC-2012(2017)和CWMT-2014的最佳论文奖.2014年年获中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖(排名第三)。2015年年入选首届科学技术协会青年才俊提升工程及项目程序。

刘康，博士，现任科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副研究员，西安电子科技大学客座教授.研究领域包括信息抽取、网络挖掘、问答系统等.、以及模式识别和机器学习的基础研究.发表论文90余篇(如tkde、acl、ijai、emnlp、Coling、cikm等.)在自然语言处理、知识工程等领域的重要国际会议和期刊上.，并获得KDD杯2011年Track2全球亚军和科林2014年最佳论文奖。首届CCF-腾讯犀牛鸟基金优秀奖、中文信息学会2014年年度钱伟长中文信息处理科学技术奖-汉王青年创新一等奖、2015年、2016年年度谷歌聚焦研究奖等。

冯是北京大学计算机科学技术学院的讲师.2011年年毕业于英国爱丁堡大学，获信息科学博士学位。主要研究方向包括自然语言处理、信息抽取、智能问答以及机器学习在自然语言处理中的应用.研究团队连续三年获得QALD结构化知识库第一名；相关工作已在TPAMI、acl、“基于表示学习的文本情感分析研究”，他获得了2016年中文信息学会优秀博士论文奖。

张美珊是新加坡科技与设计大学的博士后研究员.张梅山博士获得学士和硕士学位.；2004年获地质大学(武汉)物理学硕士学位；；科学院软件研究所计算机应用技术专业博士学位；；我分别于2008年和2014年获得了哈尔滨工业大学计算机应用技术专业的硕士学位。他目前是新加坡科技与设计大学的博士后研究员.近年来发表论文23篇，其中aaai、acl、emnlp、coling等领域顶级会议论文11篇.目前主要研究方向为自然语言处理、情感分析、深度学习.

大学信息学院副教授赵鑫，近五年在国内外著名学术期刊和会议上发表论文近60篇，包括信息检索领域顶级学术期刊ACM Tois、数据挖掘领域顶级学术会议Sigir、IEEE TKDE/ACM TKDD、自然语言处理领域顶级会议SigkDD、ACL/EMNLP/Colin。发表的学术论文获得了一些关注.据谷歌学术(搜索韦恩·赵信)统计，发表的论文已被引用近1800次.几个重要国际会议或杂志的评论.目前承担国家自然科学基金青年项目，北京市自然科学基金面上项目，多项横向项目.

李臣良，男，博士，副教授，硕士生导师，2013年年毕业于新加坡南洋理工大学计算机工程学院，获博士学位，同年由武汉大学计算机学院引进，获得优秀青年骨干教师启动资金。2015年年入选武汉大学珞珈青年学者。他的兴趣包括信息检索、数据挖掘(文本挖掘)、自然语言处理、机器学习和社交媒体分析.其主要科研成果已在国际顶级学术期刊和会议上发表；他是中文信息学会青年工作委员会、社会媒体委员会和信息检索委员会的成员.作为骨干成员参与新加坡教育部科学基金项目1项，新加坡国防部科技项目1项。2016年指导硕士生在CCF-A大会Sigir 2016发表长篇论文，获得最佳学生论文奖荣誉颁奖。

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3-@.com1。在输入界面，点击输入框，在弹出的输入法中打开ai写作助手；

2.选择ai帮助写作；

3.根据提示写一些字，输入智能扩展.你也可以点击另一个句子来改变它.

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