自然语言处理社区（自然语言处理社区调查报告）
摘要：
本篇目录：1、NLP中的因果推断(综述)2、... 本篇目录：
NLP中的因果推断(综述)
1、到目前为止(Thus far)，我们一直专注于使用NLP工具来衡量存在于文本中的因果效应。我们现在来考虑一个相反的关系：用因果推理来帮助解决传统的NLP任务，比如：understanding、manipulating 和generating 自然语言。
2、NLP重定因果告诉我们，在因能主导，重定因果就是重定我们的人生。
3、NLP首创于1970年代早期。是由两位美国人——理察·班德勒(RichardBandler)和约翰·葛瑞德(JohnGrinder)完成的基础理论。有25%-40%的错误属于real-worderror这一部分是languagemodel与noisychannelmodel的结合。
4、丁鹏教授的“复杂实验中的因果推断”。苗旺教授的“观察性研究中的工具变量和阴性对照方法”。蒋智超博士的“有干扰下的因果推断”。创业遇到的困难：犹豫。
5、反事实估计与反事实推理是因果推断技术的重要组成部分。(个人理解)因果推断可以被理解为想要1)what cause(Why)；2)what if。回答what if，必须基于多种干预下的结果。 而在观测中缺少反事实结果是因果推断的根本问题 。
深度学习在自然语言处理方面的运用有哪些?
1、主要应用有：推荐系统，计算机视觉，自然语言处理等。目前我国的大学学科设置里面，最接近目前学术界意义的人工智能专业是控制工程与科学下的：模式识别与智能系统。
2、卷积神经网络，通常基本地会被用来抽取类似N-grams的特征，多用于分类问题，基本都有不错的效果。循环神经网络，通常可以理解为是语言模型的学习，seq2seq的模型通过编码解码，在文本生成和机器翻译上都有不俗的表现。
3、自动机器翻译 我们都知道，谷歌支持100种语言的即时翻译，速度之快宛如魔法。谷歌翻译的背后，就是机器学习。在过去的几年时间里，谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。
4、Estimation of Word Representations in Vector Space建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bag of words）相比，word2vector能够更好地表达语法信息。深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。
aibit是什么
1、AI指模拟量输入，8 指8路，13Bit 指的是模拟量转换的精度。所以，这个意思是13位转换精度的8路模拟量输入模块。
2、而AI虚拟人所创造出来的歌曲、画作、文章等等，均属于AIGC的范畴之内。 抖音AI绘画是什么梗究竟是怎么一回事，跟随我一起看看吧。
3、人工智能AIbit(百变小飞)开源硬件机器人套装是飞瑞敖专门开发的以激发学生学习兴趣、培养学生综合能力为目标的机器人套装。
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