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为了全面提升青年教师职业能力，应人文社会科学学院张权院长邀请，11月7日下午，南京航空航天大学外国语学院张立新教授和东南大学外国语学院教师李晨博士来校做了专场学术报告并聘请两位专家为我院客座教授。张立新教授是大学英语国家级精品课程主讲教师，硕士研究生导师，出版专著3部，发表核心期刊论文20余篇；李晨老师曾荣获全国高校英语教师教学基本功大赛一等奖、省级微课教学比赛一等奖，发表学术论文10余篇。 李晨老师报告的题目是“大学英语教学生态系统研究”

自然语言处理是 AI 皇冠上的明珠，而语料预处理是自然语言处理的基础。 机器能跟人类交流吗？能像人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的想象。如今，NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁

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近年来台湾闽南语（以下简称台语）的研究逐渐受到重视，量词相关的研究不少，然而专门针对台语分类词的研究相对稀少，主要的原因可能在于分类词的定义不清，导致各家看法不一，甚或略而不谈，连带影响分类词的教学。本文以Her & Hsieh (2010)和Her (2012)对于汉语分类词与量词所提出语意和语法测试作为基础，界定台语分类词范畴，并重新检验历年文献所提出的台语分类词或量词语料，建立83 个分类词清单，其中65 个为分类词，18 个为分类词与量词兼具，此清单可以与台湾华语的分类词清单做比较（如：Her & Lai (2012)），作为台语分类词研究与教学之参考。 深入研究“台湾闽南语分类词之检验”主题

对CAT有了整体梳理与把握，理论与实践内容丰富。稍显不足的是，目前有些题目未能及时更新，trados 2007的内容，没有太大的实际意义。 我想学翻译，这门课给我的帮助很大，内容系统，有很多的实际操作，但后来好像同学讨论就不那么积极了，不知道为什么

在互联网和信息化不断发展的今天，企业的可持续发展越来越离不开精细化、智能化的企业运营。如何精准打造用户喜爱的产品，如何持续提升服务质量也成为企业管理者们越来越关注的问题。在互联网时代，用户评论，就是快速获取用户意见的重要土壤，而如何对用户评论进行深度智能化分析，进而快速提升企业服务与运营效率，对企业的良性发展至关重要

这篇文章将简单介绍seq2seq模型+attention机制，以及在这个模型下，字符级逐字的输入和输出任务产生的句向量的特性。 许久未更博了，在前段时间测试了用seq2seq做ner任务，可以参考之前的文章《RNN的Seq2Seq模型做命名实体识别》 ，之后通过NER做NLU，再加上RL尝试多轮对话，结果达到了期望，但是还有很多工作需要去做，多轮语料采集、句子相似度、句向量，在多轮对话中，我没有尝试将每句话进行分类，我认为句子本身表意就非常清晰，标注反而画蛇添足，特别是上下文中的句子，其意思根据上下文而变化。那么对话中去匹配距离最近的句子，并且人为的反馈，可能是一个多轮对话的主要方式

官方娱乐大全“小学堂闽语数据库”为汉字古今音数据库下的一个数据库，可提供使用者根据字头查询闽语，再透过字头连接到个别的形、音、义数据库或韵书索引。 本资料库的字号、字头直接承袭自汉字古今音数据库，主要根据宋代韵书《广韵》 收字，此外并酌收其他字书、韵书及近代新增的少數字，共计有兩万多字；而其中有对应闽语资料，可供查询的汉字约五千多字。 官方娱乐大全本数据库预计收录闽语方言点58个，实际收录方言点个数、声韵资料笔数请参考“收录现况”；并于检索结果中，列出字头对应之《广韵》韵目、声调、反切、字母、清浊、等第、开合等中古音资料，供使用者参考

李 琼，女，硕士，副教授。自2003年本科毕业至今，一直从事计算机教学科研工作。研究兴趣及方向：计算机应用及中文信息处理

ChatGPT为什么爆火？ ChatGPT 爆火是因为它提供了一种快速，方便和高效的方法来回答问题。它是一种大型的自然语言处理（NLP）模型，训练了大量的语料，以更好地理解语言和回答问题。 自动回答：只需输入问题，ChatGPT 就会立即回答