从复杂场景下的机器阅读理解到复杂场景下的知识获取，从融合知识的预训练语言模型再到基于图神经网络的事实验证，前几期的自然语言处理专题主要关注于自然语言处理理论知识。最后一个专题将由来自清华大学计算机系的硕士生钟皓曦为大家介绍法律智能，即人工智能在法律工作中的应用。

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它利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。

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人工智能（AI）拥有巨大的希望，几乎可以使社会的各个方面受益，包括经济，医疗保健， 安全，法律，运输，甚至技术本身。2019年2月11日，总统签署了行政命令13859，维持美国 在人工智能方面的领导地位。1 该订单启动了美国人工智能倡议，这是一项促进和保护美国人 工智能技术和创新的共同努力。该倡议与私营部门，学术界，公众和志同道合的国际合作伙 伴合作实施全政府战略。在其他行动中，该倡议的关键指令要求联邦机构优先考虑人工智能 研究与开发（R＆D）投资，增强对高质量网络基础设施和数据的访问，确保国家在制定人工 智能技术标准方面处于领先地位，并提供为新的人工智能时代准备美国劳动力的教育和培训 机会

AI中台白皮书（2021）.pdf

中国AI中台应用趋势报告.中台.2020.pdf