选自arXiv 作者：Peter J. Liu、Mohammad Saleh 等 机器之心编译 参与：白悦、路雪 近日，谷歌大脑发布论文，提出一种通过提取多文档摘要来生成英文维基百科文章的方法，该方法可以处理长序列。 序列到序列框架已被证明在自然语言序列转导任务（如机器翻译）中取得了成功。最近，神经技术被应用于提取新闻文章中的单文档、抽象（释义）文本摘要（Rush et al. (2015), Nallapati et al. (2016)）。之前的研究以端到端的方式训练监督模型的输入——从一篇文章的第一
本案例适合作为大数据专业自然语言处理课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
在上一篇文章中，我大致介绍了推荐系统，但卡在了矩阵系统的性能这一块。所以本文将继续上一篇，一个个找出每个没有执行的变量，并尝试修复它们。
66aix是一款终极的AI助手工具，可以帮助您生成独特的内容，修复您已经存在的内容或改进它。您还可以从头开始生成完整的AI图像。同时，它还包括完整功能的语音转换文本AI转换和AI聊天机器人系统。
本文集合一些搜索的小技巧和个人搜索习惯，大家如果有一些更加优雅或者高效的技巧，欢迎文末留言分享。
在这篇文章中，你将学习什么是doc2vec，它是如何构建的，它与word2vec有什么关系，你可以用它做什么，没有数学公式。
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。
本篇给大家继续介绍中国科学院&&微信AI团队今年入围ACL的两篇文章，这两篇文章都是关于神经网络翻译。其中第一篇主要解释了暴露偏差和过度校正现象，提出了一种新的解决方法并该方法与试图解决该类问题的其他方法进行了对比。第二篇针对神经机器翻译模型，非自回归模型容易产生过翻译和漏翻译错误，作者提出了Reinforce-NAT、FS-decoder来为非自回归模型引入序列信息。
好久没有SEO相关的文章了，今天给大家带来一篇有关“文章可读性与SEO”相关的文章内容，文章的可读性并非仅仅指语句通顺就完事了。接下来就直接来看看：文章的可读性如何影响搜索引擎优化。
在自然语言处理领域，处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本，往往可以通过几个关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时，不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索，对于文本关键词的依赖也很大，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此，关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分。 关于文本的关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种： 1 有监督的关键词抽取算法 它是建关键词抽取算法看作是二分类问题，判断文档中的词或者短语是或者不是关键词
摘要：本篇主要分享能带来线上文本分类效果有效提升的RoBERTa-wwm-ext模型。首先介绍背景，RoBERTa-wwm-ext模型不管在公共数据集上还是在我们线上真实分布数据集上都能带来不错的效果提升，需要重点分析下效果提升的原因。RoBERTa-wwm-ext模型相比于BERT主要有两大方面的优化，第一是RoBERTa预训练模型，第二是基于全词掩码的中文训练方式；然后重点分析RoBERTa预训练模型的六大优化项，包括动态Mask、取消NSP任务、设置更大的batchsize训练、使用更多的数据同时训练更久、调整优化器Adam参数和使用Byte level构建词表等优化策略；最后分析了基于全词掩码的中文预训练方式。希望对文本分类优化感兴趣的小伙伴有所帮助，也欢迎大家分享一些项目实践中的优化策略。
导语 从90年代中期开始，人们普遍认识，对于内容索引来说，文件签名技术比反向链接效果更差。最近几年必应搜索引擎开发与部署了一套基于位分割的标签索引。这种索引（也称BitFunnel）替代了之前的基于反向索引的生产系统。这项转移背后驱动的因素是反向链接需要运转存储代价。本篇内容将讲述这项算法上的创新发明，改变传统上在云计算框架上被认为无法使用的技术。BitFunnel算法直接解决四项基础位分割块签名的限制。同时，算法的映射进入集群提供了避免和其他签名联系的代价。这里会先展示这些创新产生了比传统位分割签名
这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才
TF-IDF与余弦相似性应用之自动提取关键词 引言 这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。有一篇很长的文章，要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase ext
你是否曾将一篇冗长的文档归纳为一个小的段落？你用了多长时间呢？手动归纳总结耗费时间、枯燥乏味。文本自动摘要可以克服此类难题，帮你轻松归纳出一篇文章的中心思想。
打个比方，我们常说的SCI论文，其实就是发表在被SCI数据库收录的杂志期刊上的论文，那么，这就有两个主要的基本事件：
搜索引擎通常检索的场景是：给定几个关键词，找出包含关键词的文档。 怎么快速找到包含某个关键词的文档就成为搜索的关键。这里我们借助单词——文档矩阵模型， 通过这个模型我们可以很方便知道某篇文档包含哪些关键词，某个关键词被哪些文档所包含。 单词-文档矩阵的具体数据结构可以是倒排索引、签名文件、后缀树等。
01 — TF-IDF主要做什么？ 文本分类中大都用到TF-IDF技术，比如扔给我们1篇新浪网推送的消息，让机器判断下属于新闻类，还是财经类，还是体育类，还是娱乐类；再比如，今日头条推送的1篇消息，如何提取出里面的关键词汇，以此推荐给符合我们胃口的文章。 02 — TF-IDF主要思想 TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率 TF 高，并且在其他文章中很少出现（IDF值大），则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。 03 — TF-IDF全称叫什么？ TF-IDF
你可能已经听说过博客对营销的成功是多么的重要。但同样重要的是，了解如何创建博客并为其撰写博客文章以便每篇文章都能助力你的工作。
实用数据科学是一个多维领域。机器学习算法本质上是整个端对端数据科学驱动项目的一部分。我经常遇到一些年轻的数据科学爱好者，他们在刚开始的时候没有一个完整的计划。
静态网页爬虫 这可以算是最古老的一类爬虫了，第一代搜索引擎走的就是这条技术路线。互联网的开放性决定了，所有我们能够浏览到的HTML网页的内容，都可以被爬虫抓取到。 静态网页是由简单的 HTML 文本 + JS + CSS 构成的，开发者通常最关心HTML文本，而CSS 和 JS 仍然具有很高的使用频率。通过CSS，我们可以快速定位并提取出所需要的数据，这在后续的数据清洗的时候非常有用，如果没有CSS的id 和 class，唯一可以利用的也许就只有html 的 tag 以及 正则表达式，提取数据的难度会增大很
2016年2月4日，Google 搜索业务负责人 Amit Singhal 即将退休，公司机器学习业务高管 John Giannandrea 将接任其职位。 Amit Singhal 从 2000 年加入 Google，并且改写了 Google 创始人 Larry Page 和 Sergey Brin 最开始写好的搜索引擎算法。自那时以来，Singhal 就一直负责 Google 的搜索引擎业务。 在 Amit Singhal 负责 Google 搜索引擎期间，一个很出名的故事是 2013 年仅一年，就对搜
索引程序对抓取来的页面数据进行文字提取、中文分词、索引等处理，为后面排名程序使用时做准备。
本文为《程序员》电子刊原创文章，如需转载请注名出处 作者：唐杰、张静、张宇韬 摘要：AMiner利用数据挖掘和社会网络分析与挖掘技术，提供研究者语义信息抽取、面向话题的专家搜索、权威机构搜索、话题发现和趋势分析、基于话题的社会影响力分析、研究者社会网络关系识别等众多功能。 学术文献记载着科学的发展和进步，在科技日新月异高速发展并成为“第一生产力”的今天，学术信息，包括：论文，作者和会议，以及这些实体之间的相互关系，对研究界和企业界都起着越来越重要的作用。有效进行科技论文的组织与管理不仅可以有效提高论文质量
本篇主要给大家介绍两篇文章：一篇是清华大学发表的XQA，该篇文章主要是针对开放式问答构建了一个跨语言的开放式问答数据集，该数据集（训练集、测试集）主要包括九种语言，9万多个问答。第二篇是澳洲昆士兰阳光海岸发表的Katecheo，该篇文章构建了一个模块化系统，它可以轻易的部署在Kubernetes集群（当前很多大公司都会使用Kubernetes）上用作商用。
这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？ 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域，但是出乎意料的是，有一个非常简单的经典算法，可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学，普通人只用10分钟就可以理解，这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法。 让我们从一个实例开始讲起。假定现在有一篇长文《中国的蜜蜂养殖》，
一篇文章存成一个巨大的文件，总共大约有一亿个单词，要找出里面重复次数最多的。怎么做？
上一篇文章 ElasticSearch 术语中提到了倒排索引，那么这篇文章就来讲解下什么是倒排索引，倒排索引的数据结构以及 ElasticSearch 中的倒排索引。
从一个完整的机器学习任务来看，在选择完特征之后，特征表达的任务就是要将一个个的样本抽象成数值向量，供机器学习模型使用。因此，特征表达就要兼顾特征属性和模型需求这两个方面。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？ 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域，但是出乎意料的是，有一个非常简单的经典算法，可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学，普通人只用10分钟就可以理解，这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法。
每天产生的文本信息令人叹为观止。数百万数据源以新闻稿、博客、消息、手稿和无数其他形式发布，因而自动组织和处理就必不可少。
作者：Alexander Spangher 译者：李雅慧 ---- 《纽约时报》每天发布超过300篇文章、博客和鲜活的故事。 通过精炼读者获取这些内容的途径，即在移动应用和网站上基于读者喜好调整文章布局，能够帮助读者找到与他们相关的内容，比如在正确的时间推送读者感兴趣的内容、重大事件的个性化补充内容、符合他们偏好的多媒体格式故事等。 本文将介绍最近在改造《纽约时报》推荐算法的过程中所做的工作，目前该算法主要应用于《纽约时报》网站“Recommended for You”（为您推荐）栏目。 历史 基于内
通过精炼读者获取这些内容的途径，即在移动应用和网站上基于读者喜好调整文章布局，能够帮助读者找到与他们相关的内容，比如在正确的时间推送读者感兴趣的内容、重大事件的个性化补充内容、符合他们偏好的多媒体格式故事等。
李根 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 我们先把“机器灭绝人类”的探讨放一放，因为还有很多“看起来简单做起来难”的问题未得到解决，比如阅读理解。 对于人类来说，阅读理解是一项最基本的认知技能，并且人类很小的时候，就能在阅读完某一篇文章后，回答其中心思想和关键细节。 但这对AI并不简单。目前让机器实现完全的阅读理解，仍旧是一个不小的挑战，不过这又是打造通用AI而必须完成的目标。 实际上，机器阅读理解（MRC）对于解决很多现实问题和场景，都是非常有帮助的。比如用户服务、咨询、建议、问答对话和客户
选自davidsbatista 作者：David S. Batista 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 这是应用于 NLP 的连续监督学习系列博文的第二篇。它可以看作是上一篇文章的续作（参见：深度 | 从朴素贝叶斯到维特比算法：详解隐马尔科夫模型），在上一篇博客中，作者试着解释了隐马尔科夫模型（HMM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）之间的关系。在这篇博客中，作者将尝试解释如何构建一个基于 Logistic 回归分类器的序列分类器，即，使用一种有区别性的方法。 判定模型 vs 生成模型 上一篇博文中
文 | 杨真 在资源匮乏，搞人工智能和大数据应用没有数据，做社交应用找不到用户，开发图片应用缺少图片，的情况下，如何冷启动？ 最好的办法就是做一个爬虫，批量从互联网搞“拿来主义” 从抓取对象进行分类，爬虫大致分为三类：静态网页爬虫、动态网页爬虫、移动应用程序爬虫。 下面一一展开。 静态网页爬虫 这可以算是最古老的一类爬虫了，第一代搜索引擎走的就是这条技术路线。互联网的开放性决定了，所有我们能够浏览到的HTML网页的内容，都可以被爬虫抓取到。 静态网页是由简单的 HTML 文本 + JS + CSS 构成的
引言： 本文将教您如何针对Google最近的一项更新来进行内容优化，提升搜索排名。
键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 作者简介 杨真 创业公司CTO 曾任腾讯无线部门技术负责人 在资源匮乏，搞人工智能和大数据应用没有数据，做社交应用找不到用户，开发图片应用缺少图片，的情况下，如何冷启动？ 最好的办法就是做一个爬虫，批量从互联网搞“拿来主义”。 从抓取对象进行分类，爬虫大致分为三类：静态网页爬虫、动态网页爬虫、移动应用程序爬虫。 下面一一展开。 静态网页爬虫 这可以算是最古老的一类爬虫了，第一代搜索引擎走
题外话：新网站（ https://www.lzpan.com ）懒盘，百度云、蓝奏云资源搜索，欢迎访问。
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
它们是一个烹饪比赛的电视系列节目，享有盛名的厨师们撸起袖子，争相做出完美的菜肴。基于一个设定的主题，结合厨师们的经验，创造力和想象力，将可能有问题的食材转化为最终的菜肴。
今天要学习的，第一部分是排序相关的功能，第二部分则是跟排序密切相关的另一块功能，评分算法。又是算法了，也就是说，又是一大块的理论知识了。今天的文章不长，因为我们的功能测试非常少，但却很重要，因为我们要讲到的理论算法是现在最主流的，也是各种搜索引擎的都在使用的核心算法。如果真的踫到懂行的，确实是用过搜索引擎的面试官，这一块内容绝对是必问内容之一，这么说是不是就很兴奋啦？
一句话总结人工智能技术那就是：道可道，非常道。第一个“道”指的是世界存在客观规律；第二个“道”指的是这些规律可以被人类识别，掌握；第三个“道”指的是认知方法，而“非常道”指的是特殊的不同的认知方法。
新年快乐！ 注意下面很多链接需要科学上网，无奈国情如此 1. Berkeley AI Research blog上发了篇文章讲physical adversarial attack，这个应该就是Dawn Song那个组做的，去年夏天宋教授在上海也讲过类似的工作（我记得当时还有对RL的攻击）。 链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2017/12/30/yolo-attack/ adversarial其实蛮重要的，尤其现在各种人脸识别认证的东西。Ian Goodfellow大
Hi~，很高兴又和大家见面了，本期伊利诺SEO作者黄老师，给大家讲解下百度新推出的《网页标题作弊详解》，给出一些自己的看法与想法，大家如有其他疑问或想法，可以给我留言。 01 class 网页标题定义与作用 定义：网页标题是对该页面高度总结及说明。 作用：网页标题的作用目前有两个作用。 第一：让搜索引擎，对页面所讲的内容有一个大概初步的认识（标题，也是搜索引擎判断页面内容的重要依据之一）； 第二：让用户阅读标题后，可以初步的对页面主体内容有所了解（所以，一个好的标题，可以大大提升点击量，但切记不要
ChatGPT 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Wolfram语言之父Stephen Wolfram，又来给ChatGPT背书了。 上个月，他还专门写过一篇文章，力荐自家的计算知识搜索引擎WolframAlpha，希望能跟ChatGPT来个完美结合。 大概表达的意思就是，“你计算能力不达标，那可以把我的’超能力’注入进去嘛”。 而时隔一个多月，Stephen Wolfram围绕“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题，再次发表万字长文做了番深入浅出的详解。 （为了保证阅读
来源：量子位本文约7500字，建议阅读10分钟本文介绍了“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题。 Wolfram语言之父Stephen Wolfram，又来给ChatGPT背书了。 1月，他还专门写过一篇文章，力荐自家的计算知识搜索引擎WolframAlpha，希望能跟ChatGPT来个完美结合。 大概表达的意思就是，“你计算能力不达标，那可以把我的‘超能力’注入进去嘛”。 而时隔一个多月，Stephen Wolfram围绕“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题，再
选自Microsoft Research Blog 作者：Xiaodong He 机器之心编译 参与：Smith、路雪 不是每个人都会下围棋，但大多数人都会阅读，然而 AI 并不是如此。AI 在围棋等
这种情况最坏的查找无非也就查找高度次（那如果结点数量为N，它的高度通常保持在logN的水平），所以这样它的时间复杂度就是O（logN)。 但是，避免不了出现这样的情况
所谓ARTS： 每周至少做一个LeetCode的算法题；阅读并点评至少一篇英文技术文章；学习至少一个技术技巧；分享一篇有观点和思考的技术文章。（也就是Algorithm、Review、Tip、Share 简称ARTS）这是第十三期打卡。
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