【关于NLP应用】

【立委科普：问答系统的前生今世】

《新智元笔记：知识图谱和问答系统：开题（1）》

《新智元笔记：知识图谱和问答系统：how-question QA（2）》

【立委科普：NLP应用的平台之叹】

【Bots 的愿景】

【泥沙龙笔记：NLP 市场落地，主餐还是副食？】

《泥沙龙笔记：怎样满足用户的信息需求》

《新智元笔记：微软小冰，人工智能聊天伙伴（1）》

《新智元笔记：微软小冰，可能的商业模式（2）》

《新智元笔记：微软小冰，两分钟定律（3）》

新智元笔记：微软小冰，QA 和AI，历史与展望（4）

泥沙龙笔记：把酒话桑麻，聊聊 NLP 工业研发的掌故

泥沙龙笔记：创新，失败，再创新，再失败，直至看上去没失败

泥沙龙笔记：parsing 是引擎的核武器，再论NLP与搜索

【立委科普：从产业角度说说NLP这个行当】

【社会媒体（围脖啦）火了，信息泛滥成灾，技术跟上了么？】

【2011 信息产业的两大关键词：社交媒体和云计算】

【再说苹果爱疯的贴身小蜜 死日（Siri）】

【从新版iPhone发布，看苹果和微软技术转化能力的天壤之别】

【非常折服苹果的技术转化能力，但就自然语言技术本身来说 ...】

【科研笔记：big data NLP, how big is big?】

【与机器人对话】

【立委科普：机器翻译】

立委硕士论文【附录一：EChA 试验结果】

《机器翻译词义辨识对策》

【立委随笔：机器翻译万岁】

【河东河西，谁敢说SMT最终一定打得过规则MT？】

 

发布者

立委

立委博士，问问副总裁，聚焦大模型及其应用。Netbase前首席科学家10年，期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统，鲁棒、线速，scale up to 社会媒体大数据，语义落地到舆情挖掘产品，成为美国NLP工业落地的领跑者。Cymfony前研发副总八年，曾荣获第一届问答系统第一名（TREC-8 QA Track），并赢得17个小企业创新研究的信息抽取项目（PI for 17 SBIRs）。

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据。