好的,请告诉我您需要我回答的问答内容。
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而,深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现,基准问题也是最有趣的;事实上,一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务,从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中,你会发现7个有趣的自然语言处理任务,也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答(Q&A) 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
作为一个高大上的码农,你肯定用到过 StackOverflow,必须的。会有人否定这个断言么?那他恐怕不是真正的码农,或者说还没入门。StackOverflow 对于码农的重要性,基本就和诸葛亮对刘备的重要性差不多,它上知 Java 下知 MySQL,中间懂得各种算法。只要你拥有与它沟通的技巧,它几乎可以回答你遇到的任何技术问题。
作者:段清华 个人主页:http://qhduan.com Github链接: https://github.com/qhduan/
悉尼大学教授、澳大利亚科学院院士、优必选人工智能首席科学家陶大程博士在9月20日的AI WORLD 2018世界人工智能峰会上发表《AI破晓:机遇与挑战》的主题演讲。
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题?比如「世界上有多少个国家」,当你看到谷歌向你展示的是准确的答案,而不只是链接列表时,你是否感到十分惊讶?这个功能显然很酷炫也很有用,但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题,比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」,你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案(即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案)。
即将年满34岁的Facebook创始人扎克伯格,孤独地坐在美国国会听证会现场,面对44名参议员和一个接一个的尖锐提问。
在我们写程序的时候,经常会遇到各色各样的问题,在国内,小伙伴们经常去知乎、CSDN、博客园、思否、安卓巴士等地方提问并获得答案。
开始 我实际上是那种总是会问出愚蠢问题或“不好”问题的大信徒。我一直在问人们一些愚蠢并且完全可以通过谷歌搜索或搜索代码库解决的问题。大多数时候我都不愿意自己去搜索解决,但有的时候我又会无论如何都自己去
提出好的问题是在编写软件时的一个非常重要的技能。这么多年来我对此也算略有小成。这里有一些我用着觉得很棒的指导方针!
1、高晓松称网络音乐7月1日后开始收费 高晓松今天下午在出席第13届音乐风云榜年度盛典启动发布会时透露,7月1日后,中国音乐产业将进入全面正版化的时代。他指出,随着网络音乐等开始收费,好的音乐人终于可以靠音乐为生。 靠盗版音乐网站为生的网站们危险了,如百度音乐(之前叫百度MP3)、虾米(刚被阿里收购几个月,这笔生意,亏了)、酷狗。而坚持正版的音乐网站将迎来春天,如巨鲸、豆瓣FM。豆瓣FM已推出会员服务,会员将不受到广告干扰和获得更好的音质如果这个政策严格实行,豆瓣的音乐付费内容将成为其核心营收之一
2G —— 青铜(始于 1994 年,网速:15-20K/s,一个月可能都用不了 10M)
移动互联网还在不断瓜分着互联网的流量,入口的碎片化使得搜索引擎受到很大冲击,搜索引擎都在尝试重构自己,寻找新的出路,执掌搜狗11年的王小川的思路是:接入独家内容,并找社交要答案。 找社交要答案 尝到
AI 科技评论:不久前,斯坦福大学的计算机科学博士陈丹琦的一篇长达 156 页的毕业论文《Neural Reading Comprehension and Beyond》成为「爆款文章」,一时引起了不小轰动。而本文是她与同样师从 Christopher Manning 的同学 Peng Qi 一起发表的文章,两位来自斯坦福大学的 NLP 大牛在文中一起探索了机器阅读的最新进展。AI 科技评论编译如下。
AI 科技评论按:深度学习给自然语言处理带来了革命性的进步,基于深度学习的机器翻译等任务的性能有了大幅度的提升。面向未来,自然语言处理技术将如何发展和演进?在哪些方面会有新突破?7 月 23 日,第二
【编者按】对自然语言计算技术的研究人员来说,能够实现人与计算机可以进行有效沟通,计算机能理解用户的意图,执行命令或回答问题一直是他们努力迈进的目标。基于近30年来在自然语言计算领域的研究经验,微软亚洲
VRPinea欲在丁酉鸡年年底,就曾经专访过的VR厂商进行一个回访,摸一摸今年的底的同时,顺便探一探明年的风。本次厂商年终回访报告共罗列了17家VR厂商(排名不分先后),涵盖VR硬件、VR游戏、VR影
对人工智能领域而言,刚刚过去的2019年,堪称NLP(自然语言处理)年。在这一年里,Bert,XLNet,GPT-2等NLP模型、工具大放异彩,竞相占据各大AI头条。
自然语言处理(Natural Langauge Processing,NLP)是计算机系统理解人类语言的一种能力,它也是人工智能(AI)的子集。NLP在很多商业场景中都有所应用,比如推荐系统、对话机器人等。NLP相关的岗位薪资和前景在机器学习算法岗中也是具有很大的吸引力,很多人转行从事这方面的研究,大多数人是通过自学来提升自己的能力。目前,网络上也有很多多免费资源可以帮助自学者发展NLP方面的专业知识,但资源多且杂,没有很好的一条线将其串起来,那么在本文中,我们列出了针对初学者和中级学习者的学习资源。
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