情感分析是自然语言处理的一个重要方面，它允许组织从非结构化文本数据中提取有价值的见解。通过了解人们的意见和情绪，企业、研究人员和政府可以做出更明智的决定并改善他们的运作。本文介绍了其定义、技术、主要应用和面临的挑战。...

判别模型（Discriminative Models）是机器学习中用于预测和分类的一类算法，它们直接学习输入数据（特征）与输出标签（类别）之间的映射关系。通过判别边界区分不同类别，关注于数据点的区分，常见于逻辑回归、支持向量...

逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）是一种机器学习方法，用于从专家的行为示范中推断出其背后的奖励函数。在传统的强化学习中，智能体通过与环境互动来学习如何最大化累积奖励，而奖励函...

人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支，是模拟和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用的学科。通过机器学习、自然语言处理等技术，计算机系统能够执行视觉识别、语言交流、决策支持等任务。A...

对抗样本（Adversarial Examples） 是故意设计的数据点，通过在原始样本中加入微小、难以察觉的扰动，导致机器学习模型尤其是深度学习模型以高置信度给出错误的预测。这些样本在人类观察者看来与正常样本无异，但模型却...

本文介绍了什么是AIGC：AI Generated Content，人工智能生成内容及其工作原理、应用场景和面临的挑战...

深度学习框架（Deep Learning Frameworks）是一套软件库和工具的集合，用于设计、训练和部署深度学习模型。提供了构建复杂神经网络所需的基础设施，包括数据预处理、模型构建、激活函数、优化算法和硬件加速等功能。...

语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）是自然语言处理领域的一项技术，旨在识别句子中谓词的论元并分配适当的语义角色标签。有助于揭示句子成分之间的语义关系，例如区分施事者、受事者、时间、地点等。S...

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的监督学习算法。通过计算网络误差相对于网络参数的梯度，利用梯度下降法对网络权重进行调整，以最小化损失函数。算法包括前向传播输入至网络，计算输出误差，再反向传...

语音合成（Speech Synthesis）是一种将文本信息转换为口语的技术。模拟人类发音机制，通过分析文本内容，提取语言特征，再利用声学模型转换成声音信号，最终由设备“朗读”出来。这项技术广泛应用于智能助手、有声阅读、导航...