伴隨著計算機的日益普及，網際網路的迅猛發展，文字的數量(電子郵件、新聞、網頁、科技**等)在不停的增長，因而對文字作智慧型化處理以獲取所需資訊的需求日益迫切。在這樣的社會需求下，自 然語言處理技術的地位和作用日益重要。經過幾十年的研究，計算機 處理自然語言的理論基礎日趨成熟，應用範圍也越來越廣，初步形成了面向各種不同應用和研究的技術體系。
自然語言處理技術是所有與自然語言的計算機處理有關的技術的統稱，其目的是使計算機理解和接受人類用自然語言輸入的指令，完成從一種語言到另一種語言的翻譯功能。自然語言處理技術的研究，可以豐富計算機知識處理的研究內容，推動人工智慧技術的發展。
深度學習是學習深層非線性網路的一種結構，通過展現複雜函式逼近，用輸入資料分布式來表示，最終將資料樣本集中學習資料集本質特點的能力展現出來。通過含多隱層的多層感知器來進行深度學習。深度學習可以更多地模擬神經層神經活動，使用組合低層特徵來合成更加抽象的高層屬性特徵類別，來更好地展現資料分布式特性。
深度學習非常適用於解決自然語言處理領域的一系列難題，首先，由於語言本身的高維特性，傳統的自然語言處理系統往往需要複雜的語言知識以便手工構造出可供分類器使用的特徵。而利用深度學習，則可以通過構造模型來自動學習用於解決自然語言處理領域的問題所需的特徵。其次，在自然語言處理領域，無標籤資料可以被輕易的大量獲得，然而有標籤資料則相對稀少且昂貴，深度學習則剛好可以利用大量的無標籤資料來獲取特徵。再次，自然語言處理領域的許多問題往往相互之間具有非常強的關聯性，例如對分詞、詞性標註和命名實體識別，傳統的方法往往將這幾個問題分開解決，忽略了它們之間的關係。使用深度學習則可以在特徵抽取層面構造統一的模型以同時處理這些問題，並通過多工學習的方法在模型中對其關聯性進行建模，從而獲得更好的效能。
靈玖軟體nlpir大資料語義智慧型分析平台針對中文資料探勘的綜合需求,融合了網路精準採集、自然語言理解、文字挖掘和語義搜尋的研究成果,先後歷時十八年,服務了全球四十萬家機構使用者,是大時代語義智慧型分析的一大利器。
nlpir大資料語義智慧型分析平台平台針對網際網路內容處理的全技術鏈條的共享開發平台。15年專業研究與工程積累，提**用軟體及各平台下的二次開發包。提供了用於技術二次開發的基礎工具集。開發平台由多個中介軟體組成，各個中介軟體api可以無縫地融合到客戶的各類複雜應用系統之中。
中文資料探勘技術應時代的要求應運而生，在很大程度上滿足了人們對自然語言處理的需要，解決了人和計算機交流中的一些障礙;但中文資料探勘技術也存在很多困難，nlpir大資料語義智慧型技術將對中文資料探勘技術進行深入研究，必將提供出高質量、多功能的中文資料探勘演算法並促進自然語言理解系統的廣泛應用。
機器學習的未來 深度特徵融合
摘要 深度特徵融合是一項能夠克服機器學習不足，為機器學習開啟通往未來大門的新技術。新技術要不要了解一下？即使是最敏銳的技術布道師也無法 大資料對數字革命的影響。因為他們最初的關注點都聚焦在了擴大基礎設施以構建現有服務上。在提高對現有資料的處理能力時，許多的新技術被提出。關於機器學習的概念最早誕生於科...
深度學習多模態融合 深度學習用於多模態語義學習簡述
由於深度學習具有通過逐層抽象來形成良好特徵的能力，因此可利用該方法來形成不同型別資料的聯合特徵表示。具體方法有深度典範相關分析 deep caconical correlation analysis，deep cca 多模態深度學習以及多模態玻爾茲曼機等。這些方法的基本思路是通過不同的深層模型 如c...
DirectX基礎學習系列5 融合技術
7.1融合方程 1概念融合技術將當前光柵化畫素的顏色與以前已光柵化並處於同乙個位置的畫素顏色進行合成，即將當前要進行光柵化的三角形單元與已寫入後台的畫素進行融合 2需要遵循的原則 1 先繪製不需要融合的物體 2 需要融合的物品按照攝像機的深度值進行排序 3融合方程 color rgbsrc ksrc...