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自然语言处理

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文本也有攻防战:清华大学开源对抗样本必读论文列表

自然语言处理方面的研究在近几年取得了惊人的进步,深度神经网络模型已经取代了许多传统的方法。但是,当前提出的许多自然语言处理模型并不能够反映文本的多样特征。因此,...

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GLUE基准新突破:微软多任务模型首次超越自然语言人类基准

通用语言理解评估基准(GLUE)是用于评估和分析多种已有自然语言理解任务的模型性能的工具,模型基于在所有任务的平均准确率进行评估。WNLI(Winograd 自...

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ThinkNet:迄今为止最简单的语言建模网络

这篇短论文介绍了一种名为Think Again Network(ThinkNet)的抽象概念,它可以用于任何状态依赖的函数(如循环神经网络)。本文中展示了该网络...

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论文提交数量爆炸式增长,最大规模NLP会议ACL 2019放榜

3月份时,ACL 官方公布了今年大会收到的投稿数量 ——2906 篇,相比于去年的 1544 篇出现了大幅增长。ACL 2019 也毫无争议地成为了目前规模最大...

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除了检查语法,用上深度学习的编辑器也能自动优化代码

IDE 除了检查语法错误或拼写错误,能不能更高级一点?借助深度学习,代码编辑能更智能,编辑器也能理解一些高级语义。在这篇文章中,CMU 和微软的研究者介绍了一篇...

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超越BERT、GPT,微软提出通用预训练模型MASS

BERT通常只训练一个编码器用于自然语言理解,而GPT的语言模型通常是训练一个解码器。如果要将BERT或者GPT用于序列到序列的自然语言生成任务,通常只有分开预...

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不负其名OpenAI,GPT-2模型阶段性公布……

几个月前,OpenAI 发布了强大的通用语言模型 GPT-2,而在宣布这个好消息没多久之后,它又宣布要与开源「say goodbye」。理由是:GPT-2 太好...

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微软机器阅读理解超越人类水平,CoQA数据集得分刷新记录

在斯坦福大学举办的 CoQA(Conversational Question Answering)挑战赛中,由微软亚洲研究院(MSRA)NLP 组和微软雷德蒙德...

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签证原因无法参加ICLR 2019,研究者请愿不在美国举办CS大会

随着人工智能热度持续增加,来自全球各地的研究科学家都在积极参与学术会议。近几年,CVPR、NeurIPS 这样的顶级会议每年都能吸引到 5000-8000 人参...

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BERT之后,GLUE基准升级为SuperGLUE:难度更大

过去一年来,机器学习模型在 NLP 领域很多语言理解任务上的表现都获得了极大提升。Elmo、BERT、ALICE、之前被称为 BigBird 的模型(现在叫做 ...

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NAACL 2019 | 怎样生成语言才能更自然,斯坦福提出超越Perplexity的评估新方法

困惑度是评估生成语言是否「自然」的最常见标准,它的值越小,则表示模型生成的句子越接近人类语言。但是这种基于统计的方法并不能很好地评估生成质量,因此本文提出一种新...

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每天打电话提醒你拿快递的,也许是这个AI语音助手……

新年刚过,身在老家的我就接到了这样一个电话。电话对方明显是一个对话机器人,我们在用时不到一分钟的时间里完成了下面这几轮对话:

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横扫13项中文NLP任务:香侬科技提出汉语字形表征向量Glyce+田字格CNN

汉字是一种象形文字,可以被分解为更小、更基础的音义结合体:象形(即对象的图像化表述,如「亻」、「日」、「木」)和形声(用于发音,如「晴」中的「青」)。汉朝的《说...

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Transformer在进化!谷歌大脑用架构搜索方法找到Evolved Transformer

在过去的几年里,神经架构搜索领域取得了极大进展。通过强化学习和进化得到的模型已经被证明可以超越人类设计的模型(Real et al., 2019; Zoph e...

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跨语言版BERT:Facebook提出跨语言预训练模型XLM

项目地址:https://github.com/facebookresearch/XLM

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现有模型还「不懂」自然语言:20多位研究者谈NLP四大开放性问题

采访实录:https://docs.google.com/document/d/18NoNdArdzDLJFQGBMVMsQ-iLOowP1XXDaSVRmYN...

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数学转CS,看斯坦福NLP博士、Manning高徒Abigail See怎么学AI

答:我在英国剑桥长大,很小的时候就对数学感兴趣。我喜欢做奥数题,本科时在剑桥大学学习纯粹数学。虽然数学很有意思,但我想研究一些与现实世界联系更强的东西,于是我转...

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2018图灵奖公布!Hinton、Bengio、LeCun深度学习三巨头共享

据官方公告介绍,因三位巨头在深度神经网络概念和工程上的突破,使得 DNN 成为计算的一个重要构成,从而成为 2018 年图灵奖得主。

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开放下载!复旦大学邱锡鹏教授发布教科书《神经网络与深度学习》

邱老师昨天就在知乎发布了这本书:「整本书终于写完了,虽然还有很多不足。但先告一段落,不然就得无限期拖延下去。感谢众多热心网友的意见和建议。全书的内容可以从这里(...

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像人一样编辑源代码,谷歌大脑提出神经网络也可以学「编程」

总体而言,这份研究在于理解人类编写代码的过程(例如 GitHub 的 commit),并使用深度神经网络模拟这个动态的编辑过程。只需要给定上一次的编辑信息,模型...

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