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从事自然语言处理和情感计算方面的工作，包括但不限于文本分类，多模态情感计算（文本、属性、语音、人脸等情绪识别），事件挖掘，自然语言理解等工作

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从事自然语言处理和情感计算方面的工作，包括但不限于文本分类，多模态情感计算（文本、属性、语音、人脸等情绪识别），事件挖掘，自然语言理解等工作

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细粒度文本情感分析及其应用
导读： 我们报告的题目是细粒度情感分析的应用，我是来自华为云语音语义创新Lab的。先简单介绍一下文本情感分析的一些基本概念，然后介绍一下我们在细粒度情感分析方面两个工作，一个是属性级的细粒度情感分析，还有一个是观点四元组的挖掘，最后再做一个总结和未来的展望。
定制自然语言处理 语言理解
作者小头像 NLP9527 2021-02-27 10:55:53
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2021-02-27 10:55:53
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文本分类应用案例全面介绍
1 基本概念为什么：文字是人类传递信息的最大的载体，文字存在于各个角落，如互联网、法律文书、聊天记录、社交媒体、案件记录、短息、邮件等等。如何从海量文本中挖掘出有价值的信息？如自动识别某些类别的信息等。是什么：文本分类从给定的标签集合中自动地给文本打标签，其应用非常广泛，举例如下：2 文本分类应用场景1. 邮件自动回复：在跨境电商场景中，自动识别用户反馈的...
内容审核-文本
作者小头像 NLP9527 2020-12-11 17:38:37
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2020-12-11 17:38:37
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全面解读文本情感分析任务
文本情感分析在社交媒体、舆情监测等领域有着广泛的应用，如商品评价正负面的分析、公司网络评价正负面的监测等。本文主要介绍了文本情感分析的主要任务，包括词级别的情感分析、句子级情感分析以及属性级情感分析等任务的介绍，同时介绍了华为云在这三个任务上的一些进展。用户可以直接在EI体验空间小程序体验这些功能。
自然语言处理 NLP 人工智能 AI
作者小头像 NLP9527 2020-10-31 15:05:16
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2020-10-31 15:05:16
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【论文笔记】一种有效攻击BERT等模型的方法
本论文笔记介绍了一种自然语言处理领域的对抗样本生成方法，用于攻击已经训练好的模型。基于该方法生成的对抗样本，可以显著降低模型（如BERT，LSTM等）的效果。同时，加入生成的对抗样本重新训练模型，可以显著提高模型的鲁棒性和泛化能力。该方法可以作为一种数据增强的方法，比较实用。
人工智能 机器学习 AI
作者小头像 NLP9527 2020-02-27 12:29:38
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2020-02-27 12:29:38
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https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=3&rsv_bp=0&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=sed%20%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2&rsv_pq=c7db61a600035dc5&rsv_t=5e19yEsbV9N5fIvdlGRU
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