NLP

NLP(自然语言处理)是人工智能的一个重要分支,致力于研究计算机与人类自然语言之间的交互,目标在于使机器能够​​理解、解释和生成人类语言​​。其核心任务涵盖基础技术如​​分词、词性标注、句法分析​​,到高级应用如​​机器翻译、情感分析、智能问答、文本摘要和语音识别​​。传统方法依赖统计机器学习与语言学规则,而现代NLP几乎完全由​​深度学习​​驱动:​​词嵌入​​(如Word2Vec)将词语映射为稠密向量,​​循环神经网络(RNN)​​、​​长短期记忆网络(LSTM)​​ 以及​​Transformer架构​​(如BERT、GPT系列)依靠注意力机制彻底改变了序列建模能力,使模型能够捕捉上下文语义的细微差别。预训练大语言模型(LLM)的出现,如ChatGPT,进一步推动NLP进入通用语言理解和生成的新阶段。NLP技术已广泛应用于搜索引擎、智能助理、机器翻译、内容推荐、舆情分析等领域,持续推动人机交互方式的变革,并成为当代AI技术落地最成功的方向之一。
项目内容:构建美国科学研究系统的知识图谱,由NIH和NSF数据构建网络,并用复杂网络理论对合作模式进行挖掘。 项目技术:Schema设计、ER图、Scrapy爬虫、知识图谱、Neo4j、复杂网络分析(节点中心性、聚类系数)、Mediawiki 项目成果:爬取数据后,构建极大连通子图包含52883条12年NIH数据、47949条14年NSF数据,数据融合后总计100832条数据43个特征,并绘制4类实体UML类图、Protege本体图,构建含71489个节点86177个关系的Neo4j知识图谱,并通过复杂网络统计指标分析,揭示跨机构合作模式,通过MediaWiki展示在SMW平台
1360Python知识图谱
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