今天，小编为大家带来了NLP专业大学排名 专利深一度|自然语言处理专利分析，希望能帮助到广大考生和家长，一起来看看吧！
人工智能最牛的20所美国大学
现在鉴于AI方向的人才都是高科技型的,所以现在学习人工智能专业在待遇方面自然相对比较丰厚,所以很这个方向很有发展前途。下面来说说人工智能最牛的20所美国大学。
人工智能最牛的20所美国大学:
20. 加州大学圣地亚哥分校University of California-San Diego
B.S. in Computer Science: Artificial Intelligence Cluster
学费:$13,693每年
在UCSD,所有CS专业的学生都有机会能够将人工智能作为他们的一个专业方向。在课程方面,UCSD提供包括搜索和推理,计算机视觉和图像处理等独立课程。
19. 佐治亚州立大学Georgia State University
B.S. in Computer Science: Concentration in Graphics and Human-Computer Interaction; M.S. in Computer Science: Coursework in Database & Artificial Intelligence
学费: $15,609每年
很少有大学能像乔治亚州立大学一样提供本科和硕士学位的人工智能课程。在这里,研究生们可以选择数据库与人工智能这样的课程来拓展他们的对于人工智能的知识储备。而对于本科学生们来说,还有HCI这样能够在这个领域提供介绍型知识的课程内容。
18. 普渡大学Purdue University
B.S. in Computer Science: Machine Intelligence Track
学费:$13,081每年
在普渡,CS专业的本科生都可以选择人工智能,数据挖掘,机器学习,机器人以及一系列类似的课程。尽管人工智能方面的课程在美国大学中并不罕见,但是很少有学校能够像普渡一样为本科生也提供这么多的课程选择。
17. 哥伦比亚大学Columbia University in the City of New York
B.S. in Computer Science: Artificial Intelligence Track
学费:$20,838每年
哥大的优势在于它提供了东海岸几乎最好的研究设施。比如机器人实验室,自然语言处理(NLP)实验室和计算机视觉实验室。在这些实验室里,你可以看到IBM的机械臂,3D工作台,可穿戴电脑的原型机等等很酷的东西。
16.伦斯勒理工学院 Rensselaer Polytechnic Institute
B.S. in Cognitive Science: Robotics & Artificial Intelligence Elective Options
学费:$36,374每年
与其他大学将人工智能划归为计算机部门不同的是,在伦斯勒理工学院,人工智能学科是认知科学的一部分。另外,著名的Rensselaer Artificial Intelligence and Reasoning Lab (RAIR) 也设立在这里。
15. 哈佛大学 Harvard University
A.B. in Computer Science: Mind, Brain, & Behavior
学费:$15,095每年
在这所集合了世界上所有最顶级资源的大学中,无论是教师还是学生在教学上都拥有了无限的可能。在这里,所有CS的学生可以学习计算机图形,计算机视觉以及UI方面的相关课程。
14. 俄亥俄州立大学The Ohio State University
B.S. in Computer Science Engineering/Computer Information Systems: Artificial Intelligence
学费:$18,215每年
OSU为人工智能的学生提供了非常丰富的各种可能。除了提供传统的神经网络,计算机视觉之类的课程之外,OSU有着非常强大的研究团队。事实上,这个团队由于人员充沛现在已经开设了不同的研究小组,其中包括:Applied Machine Learning; Auditory, Speech, and Language Processing;
Machine Learning and Learning Theory; Cognitive Systems
13. 罗彻斯特大学 University of Rochester
B.S. in Computer Science: Machine Learning, Vision, & Robotics or Human Computer Interaction & Web; M.S. in Computer Science: Artificial Intelligence & Machine Learning or Human Computer Interaction
学费:$32,996每年
在罗村,所有对AI感兴趣的本科CS的学生都可以选择两个不同的专业方向:机器学习与机器人和人机互动。对于研究生们来说,他们还可以选择高级算法之类的课程。
12.西北大学 Northwestern University
B.S. in Computer Science: Depth in Artificial Intelligence
学费:$28,667每年
与其他学校不同的是,西北大学的AI专业的学生可以选择多达超过20种不同的课程内容。甚至有一门课程允许学生用IBM的智能电脑Watson来建立一个全新的产品。
11. 俄勒冈州立大学Oregon State University
B.S. in Applied Computer Science: Human-Computer Interaction
学费:$16,462每年
在俄勒冈州立大学,学生可以学到非常定制化的知识。举个例子来说,如果你选择了HCI专业方向,那么你会需要学习编程,认知和心理学来帮助你真正的从两方面来学习“人”“机”互动。
10. 印第安纳大学Indiana University
B.S. in Intelligent Systems Engineering; M.S. in Human-Computer Interaction Design
学费:$11,573每年
在整个TOP20的榜单中,IU是唯一一所将人工智能作为一个项目(而不是CS下的一个专业方向)的学校。
9. 麻省大学University of Massachusetts-Amherst
B.S. in Computer Science: Artificial Intelligence
学费:$18,840每年
这里提供了非常非常多的研究小组,他们包括:Autonomous Learning Laboratory; Biologically Inspired Neural & Dynamical Systems Laboratory; Computer Vision Research Laboratory; Information Extraction & Synthesis Laboratory; Knowledge Discovery Laboratory; Laboratory for Perceptual Robotics; Machine Learning for Data Science; Multi-Agent Systems Laboratory; Resource Bounded Reasoning Lab
8. 伊利诺伊大学香槟分校 University of Illinois at Urbana-Champaign
B.S. in Computer Engineering: Artificial Intelligence, Robotics, & Cybernetics
学费:$16,249每年
在香槟,人工智能并不仅仅是一个未来的概念,而更像是一个注重于“解决眼前的问题”的方法。
7. 密歇根大学 University of Michigan
Computer Science C BS LSA Computer Science Degree in Artificial Intelligence or Robotics & Vision; MS in Computer Science & Engineering: Artificial Intelligence
学费:$15,850每年
在密歇根大学,与人工智能相关的学位并不是设立在Engineering School下,而是设立在College of Literature, Science, and the Arts下的。很奇怪是不是?事实上,教学组意识到CS的学生很多都需要学习非常多除了CS之外的知识,因此为CS学生提供了非常多的各式各样的专业方向,比如Bioinformatics和Economics and Computation。
6. 加州大学伯克利 University of California-Berkeley
B.S. in Computer Science: Technical Electives in Cognitive Science
学费:$16,655每年
尽管UC Berkeley提供了一大推与人工智能相关的课程供选择,但是可惜的是他们并没有提供一个人工智能的学位。
5. 宾夕法尼亚大学 University of Pennsylvania
B.A.S./B.S.E. in Computer & Cognitive Science
学费:$22,694每年
在UPenn,AI方向的学生需要学习计算机与认知科学的双学位。在Engineering和Arts and Sciences学院之间学生也可以选择BAS(Bachelor of Applied Science)或是BSE(Bachelor of Science in Engineering)。
4. 佐治亚大学 University of Georgia
A.B. in Cognitive Science; M.S. in Artificial Intelligence
学费:$13,287每年
你可能不知道,整个人工智能研究院都隶属于该校的Franklin College of Arts and Sciences。在这里,本科生可以选择认知科学以及第二个专业方向,比如人工智能。
3. 斯坦福大学Stanford University
BS in Computer Science: Artificial Intelligence; MS in Computer Science: Artificial Intelligence or Human-Computer Interaction
学费:$17,952每年
在斯坦福,人工智能方面的本科学位涵盖的课程非常全面,其全面程度几乎已经和很多研究生的课程差不多了。这里的课程非常前沿,其中包括:computational biology, speech recognition, cognition和machine learning。
2. 华盛顿大学University of Washington
B.S. in Computer Science Engineering: User Interface and Human-Computer Interaction
学费:$10,374每年
在华盛顿大学,CS的学生可以选择多达16个不同的专业方向。最重要的是,在这里超过30位研究AI的学者们常年都在发表行业中的重磅文章,并且在AI领域屡获嘉奖。
1. 田纳西大学University of Tennessee-Knoxville
B.S. in Computer Science: Artificial Intelligence
学费:$17,863每年
你可能想不到这个榜单的第一名会被一所位于田纳西的大学摘走。但是,如果你真的想专心研究AI的话,那么这所学校肯定是你的目标。从本科阶段开始,这里的学生就可以在biologically inspired computation, pattern recognition和machine learning这三个方向学习最先进的知识。
美国哪些大学的大数据相关专业好
美国数据相关院校可以了解以下院校:加州大学伯克利,麻省理工,卡内基梅隆,斯坦福,密歇根安娜堡,华盛顿,伊利诺伊香槟分校,哥大,康奈尔,佐治亚理工等。一般来说数据科学项目对申请者本科的专业没有明确的要求,但是要求申请者有数学和计算机背景,就业的话数据分析师、数据工程师、机器学习工程师、商业智能分析师(BI 分析师)、系统分析师、自然语言处理(NLP)工程师、数据架构师等
如果想知道自己的成绩能申请到美国多少排名的院校?可以把你的基本情况(GPA、托福成绩、专业、院校背景等信息)输入到
留学志愿参考系统
中去,系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例,看看他们成功申请了哪些院校和专业,这样子就可以看到你目前的水平能申请到什么层次的院校和专业了,对自己进行精准的定位。
专利深一度|自然语言处理专利分析
自然语言处理(NLP),是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理,即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等进行操作和加工。实现人机之间的信息交流,是人工智能界、计算机科学和语言学界所共同关注的重要问题。
最近几年,科技巨头和创业公司相继投入资源和成本进行商业化探索。不过,除了语音和机器翻译领域之外,自然语言处理在很多方面的进展并不大。例如,句子识别主要包括识别一个句子当中的动词、名词、形容词,都是非常简单、非常基础的任务,但从2009年到2017年间,其正确率提高了不到1%,目前的正确率也只有57%。尽管自然语言处理已经成为人工智能的热门细分行业,但技术本身尚有足够的成长空间,当前仍处于早期阶段。
基于此,国家知识产权局专利分析普及推广项目人工智能关键技术课题组从专用技术和通用技术出发,围绕专利技术发展路线和重要申请人,对自然语言处理产业进行深度剖析,以供行业参考。
深度学习推动自然语言处理专利申请量快速增长
自然语言处理专利申请趋势与技术演化路径
自然语言处理技术从1970年左右起步,一直到1985年,年最高申请量均不超过30项。
1985年之后,随着网络技术和计算机技术的发展,丰富的语料库成为现实,同时硬件不断更新完善,自然语言处理思潮由理性主义向经验主义过渡,基于统计的方法逐渐代替了基于规则的方法;申请量开始快速增长,至2000年,年申请量达到780项。贾里尼克和他领导的 IBM 华生实验室是推动这一转变的关键,他们采用基于统计的方法,将当时的语音识别率从70%提升到 90%。在这一阶段,自然语言处理基于数学模型和统计的方法取得了实质性的突破,从实验室走向实际应用。
从 2008 年到现在,在图像识别和语音识别领域的成果激励下,人们也逐渐开始引入深度学习来做自然语言处理研究, 由最初的词向量到 2013 年 word2vec, 将深度学习与自然语言处理的结合推向了高潮, 并在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得了一定成功,年申请量从2008年的1255项增长到2016年的3057项。深度学习是一个多层的神经网络,从输入层开始经过逐层非线性的变化得到输出,从输入到输出做端到端的训练。把输入到输出对的数据准备好,设计并训练一个神经网络,即可执行预想的任务。RNN 已经是自然语言护理最常用的方法之一, GRU、 LSTM 等模型相继引发了一轮又一轮的热潮。基于这种原因,从2009年开始,自然语言处理相关专利申请迎来新一轮的增长。
中美两国是该领域最具竞争力的国家
从申请来源国来看,中美两国是该领域全球专利产生量最多的国家,为主要的技术储备国和来源国。
来自中美两国的专利申请趋势
在该领域,从中美两国的申请趋势来看,两国的专利申请量均呈稳步增长态势,说明两国相对重视自然语言处理技术的研发与专利储备。总体而言,虽然早期中国相对于美国存在一定的差距,但经过长期的积累,中国在2012年超越美国成为全球专利申请量最高的国家,达到526项/年;随后差距进一步拉大,中国在2016年的时候达到1668项,为美国856项的2倍。中国已经超越美国,成为全球年申请量最高的国家,并极有可能在未来几年成为全球专利储备量最多的国家。
百度进入全球前十
中国创新主体专利储备有待加强
全球主要申请人专利申请量排名
在全球主要申请人排名中,IBM在申请量方面优势较大,属于第一阵营;微软公司申请量与IBM的申请量相比少400余件,为IBM公司的4/5,属于第二阵营;排名第三的NTT通信与第十的富士康相差不到300件,属于第三阵营。中国方面,百度为第八名,申请量为457件;中国台湾的富士康也进入了全球前十。中国创新主体专利储备有待加强。
技术迭代加速,推动自然语言处理技术快速发展
(1)深度学习助推词性标注技术快速发展
词性标注,是给自然语言中每一个词都赋予其词性标记。正确的词性标注是自然语言处理的一个基本步骤,错误的词性判断可能会导致整个句子的理解错误。
词性标注技术发展路线
从技术发展路线来看,在1980年前鲜有关于词性标注的专利申请,在1980年至1990年间,出现了基于规则的词性标注方法,这是人们提出较早的一种词性标注方法。基于规则的基本思想是建立标注规则集,并尽可能的使该标注规则集精确,而后使用该标注规则集对待标注语料进行标注,从而得到正确的标注结果。基于规则的词性标注的缺点是针对性太强,很难进一步升级,也很难根据实际数据进行调整,在实际的使用场合表现不够好。
1990年后,基于统计的词性标注技术得到发展,隐马尔科夫、条件随机场等模型应用到了词性标注中,全部知识是通过语料库的参数训练自动得到,可以获得很好的一致性和很高的覆盖率,基于统计的词性标注方法因此被广泛应用。但基于统计的方法也同样存在缺点和局限性,例如在建立模型参数时,需要大量训练语料,而训练语料的选择会影响到精度。
由于基于规则和基于统计的方法在处理某些问题时都不能做到尽如人意,于是有人提出了基于规则和统计结合的词性标注方法,主要是将词典与统计模型结合,这样相结合的词性标注方法在很大程度上弥补了单一方法对标注结果的影响,最大程度发挥了基于规则的方法和基于统计的方法的优点,实际上两种方法相结合就是理性主义方法和经验主义方法相结合。
近年来,基于人工智能的方法也应用在词性标注中。相对于前面三种方法,该方法具有适应性强、精度高的优点,来自中国的申请人在这方面的研究较多,技术爆发力较强,取得了一系列研究成果。
(2)无监督学习是词语级语义的主要发展方向,创新主体加速进入,布局各有侧重
语义分析的目标是通过建立有效的模型和系统,实现在各个语言单位(包括词汇、句子和篇章等)的自动语义分析,从而实现理解整个文本表达的真实语义。词汇级语义分析关注的是如何获取或区别词语的语义。
词语级语义分析专利技术发展路线
词语级语义分析有多种方式,从发展路线来看,基于词典的语义分析中,词典语义、语法结构、双语词典和Yarowsky算法已经不再产生新的重要相关专利申请。基于实例和统计模型鲜有重要专利申请;由于关键词提取技术的发展,基于义词词典的相关技术在2017年仍有相关的重点专利产生,是将来的发展重点之一。与此同时,基于无监督学习,由于不需要专门的语料库,且具有较强的可扩展性,在大数据、算法和芯片技术的推动下,将成为未来的主要发展方向。
在华词语级语义重要申请人分析
截至2018年8月,在华申请人当中,专利申请量超过三件的申请人共有6位,排名第一位的是齐鲁工业大学,后面依次为昆明理工大学、百度、腾讯、富士通和IBM。国外来华申请人方面,IBM在1999年开始提交了基于双词典的消歧专利申请,随后分别于2011年、2014产生基于上下文首字母缩略词以及基于词袋的专利申请;富士通于2012年提交首件基于双语言的消歧技术的专利申请,随后分别于2012年、2016年提交基于组合概率和针对缩减词的专利申请。昆明理工大学在2008年提交一件基于信息改进的贝叶斯方法的消歧技术的专利申请;腾讯的相关专利申请侧重于利用词语的热度、基于文本的内容,以及基于基本词词典和短语词典领域,同时提交一件与词典构建方面有关的专利申请;百度在2012年提交第一件相关专利申请,研究方向包括多粒度词典的构建、利用用户的选择、基于歧义词消解的搜索,并在2018年提交了一件基于无监督神经网络的词语级语义分析专利申请。
早期,清华大学、北京大学、中国科学院声学所、哈尔滨工业大学、日电(中国)、谷歌等科研院所和企业均在国内进行相关专利申请。随着技术的发展以及创新主体的重视,南京邮电大学、华东师范大学、富士康、上海交通大学也进行相关领域研究。2014年以后,苏州大学、南京大学、中山大学等高校也加入到词语级的消歧研发之中。
值得注意的是,虽然中国申请人在各个时期均有参与词语级的消歧研究之中,但除昆明理工大学外,大部分早期实力较强的中国申请人并没有持续地提交相关专利申请。在引领词语级消歧技术发展的无监督消歧中,仅有百度提交了一件相关专利申请。
(3)基于神经网络是机器翻译发展重点,IBM积累深厚,百度加速赶超
在20世纪40年代至50年代,机器翻译相关技术处于理论研究阶段,计算机的发明和信息论的研究为机器翻译奠定了理论基础,这段时期并没有相关专利申请提出。
机器翻译系统产业及技术发展脉络
20世纪60年代开始,进入基于规则的机器翻译系统时代。相关专利开始零星地出现,其中IBM作为计算机领域开拓者在这一时期扮演了非常重要的角色,并积累了大量规则机器翻译系统方面的基础专利。除此之外,大学、政府研究机构是这一时期的重要组成,类似Systran系统的机器翻译产品诞生于大学实验室,并通过政府项目合作而存活并发展。
上世纪80年至90年,是机器翻译系统逐渐成熟并走向市场的阶段,这一时期专利申请量开始爆发,并主要来自于企业。而21世纪以来则显现出互联网企业在这一领域的优势,庞大的互联网语料库及算法积累,使得谷歌、微软、百度等互联网公司超越了IBM、东芝等老牌企业,尤其是近些年来深度学习带来的技术革命,数据资源的重要性开始大大降低,具有革命性的技术近年来都来自于对系统算法框架的创新。
展望未来
虽然美国和日本在自然语言处理领域早期积累深厚,但近年来中国加速赶超,中国已成为全球年专利申请量最高的国家,专利储备量跃居全球第二,未来的竞争主要在中美两国展开。同时,人工神经网络与自然语言处理结合,推动了词法分析、句法分析、语义分析、语言模型和知识图谱技术等通用技术的快速发展,并加速机器翻译、自动文摘,自动问答、情感分析等专用技术的落地。加大基于神经网络的自然语言处理技术的研发,有助于中国和国内创新主体实现弯道超车,抢占人工智能高地。
殷其亮 叶盛 罗强|国家知识产权局专利分析普及推广项目人工智能关键技术课题组
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