AI 每周必读:The Ones

1、One Paper

Parsing Universal Dependencies without training

链接:

https://arxiv.org/abs/1701.03163

依存文法分析是自然语言处理中非常基础和关键的一个环节,然而不论中文还是英文这个环节中仍然达不到很理想的准确率,是研究思路不对,还是数据标注方法不对,这需要更多学者的探索和分析。

本文出自 EACL2017,基于 PageRank 和一些规则来做无监督式的依存文法分析。无监督的 paper 总是让人眼前一亮。

微博上的@王伟DL老师这样评论道:“在现今去规则化和拼语料库的机器学习型 parser 盛行时,少有的使用规则、无监督的 parser。每人研究都有自己支撑点,在没有被完全推翻时,自然会坚持,不为热潮激流所动,我认为这是理性研究者的主骨,我一直有敬畏之心。尽管各家学说各异,相信还是以结果优良和可发展性为最终评价标准。”

2、One Code

OpenNMT

机器翻译是自然语言处理方面发展迅速、商用广泛的一个综合性任务,2016年在神经机器翻译方面的研究进展非常多,其中包括了本文推荐的这份开源代码 OpenNMT,它是 Harvard NLP 组和 SYSTRAN 公司联合推出的开源机器翻译系统,torch 实现。

主页地址:

http://opennmt.net/

代码地址:

https://github.com/opennmt/opennmt

3、One Deep

链接:

http://mp.weixin.qq.com/s/qcQ6oizdubcH-iBL6VTq-g

不管是媒体、投资人、创业者、研究机构,大家都说 AI 时代到来了,那么究竟 AI 时代如何赚钱呢,AI 时代一共有几个阶段,每个阶段又有什么特点,适合什么类型的企业生存,每个阶段又有多长时间,现在处于哪个阶段?子白先生的一篇《李开复的AI未来简史——AI红利三段论》给出了答案,值得深入阅读!

4、One Picture

(图片引自微博@西瓜大丸子汤)

盲目和跟风是一种心理风险较低的投资行为,早期的时候,当媒体开始鼓吹人工智能无所不能的时候,很容易达到一个高峰,但很快大家就会发现没有什么真正的智能存在,迅速达到低潮,但随着相关学科的发展,又会重新回到高峰,但如果没有切实的产品出来,还是会回到低潮去。新的一波高峰已经到来,而且是一波更高的峰,实用的产品也慢慢地随之诞生,但到底是继续往高走,还是随着大家失去耐心而重新回落到一个低潮之中?拭目以待吧。

5、One Story

链接:

https://blog.gregbrockman.com/define-cto-openai

OpenAI CTO 的文章,回忆了这个组织最初成立的细节,AlexNet 的那个 Alex 不喜欢写论文,就爱写代码,然后 Hinton 说,你能在 ImageNet 提升1%,论文可以推迟一周,结果他最后成功推迟了30周。

AlexNet 是深度学习火爆真正的里程碑性的工作。


原文发布于微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文发表时间:2017-01-15

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