是一个无法理解的句子，无法给出具体的答案。请提供一个有意义的问答内容，我将尽力给出完善且全面的答案。
作者丨崔万云 学校丨复旦大学博士 研究方向丨问答系统，知识图谱 领域问答的基础在于领域知识图谱。对于特定领域，其高质量、结构化的知识往往是不存在，或者是极少的。本章希望从一般文本描述中抽取富含知识的句子，并将其结构化，作为问答系统的知识源。特别的，对于不同的领域，其“知识”的含义是不一样的。有些数据对于某一领域是关键知识，而对于另一领域则可能毫无意义。传统的知识提取方法没有考虑具体领域特征。 本章提出了领域相关的富含知识的句子提取方法，DAKSE。DAKSE 从领域问答语料库和特定领域的纯文本文档中学习富
每年，全球最顶尖的NLP研究者们会在这两个大会上展示最前沿的NLP科研成果。然而，动辄上千篇的论文却令很多关注NLP领域最新动态的小伙伴望而却步。
AI科技评论按：微软研究院对MRC领域迁移进行了首次尝试。他们最新提出的 SynNet 模型能在一个新的领域获得更准确的结果，而不需要额外的训练数据，并且网络性能接近全监督MRC系统。AI科技评论将其编译如下： 对人类来说，阅读理解是每天都在进行的基本任务。早在小学的时候，我们就能在阅读文章后，回答与文章的中心思想和细节相关的问题。 但对AI来说，完美的进行阅读理解仍然是一个难以实现的目标，但如果我们要评估和实现通用人工智能，就必须让AI达成这个目标。 实际上，许多现实生活中的场景，包括客户服务、建议、问答
AI 科技评论按：前段时间的文章《顶会见闻系列：ACL 2018，在更具挑战的环境下理解数据表征及方法评价》中，我们介绍了 ACL 大会上展现出的 NLP 领域的最新研究风向和值得关注的新进展。从这些新动向上我们似乎应该对深度学习 NLP 解决方案的表现充满信心，但是当我们真的仔细讨论 NLP 模型的泛化能力时候，状况其实并不乐观。
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）。
随着传统的目标检测和目标识别方法的发展，很多问题已经得到了解决，人们对于解决更具挑战性的问题的兴趣也在激增，这些问题需要计算机视觉系统更好的「理解」能力。图像描述 [31]、可视化问答 [2]、自然语言对象检索 [20] 和「可视化图灵测试」[11] 等都存在要求丰富的视觉理解、语言理解以及知识表征和推理能力的多模态 AI 挑战。随着对这些挑战的兴趣不断增加，人们开始审视能够解决这些问题的基准和模型。发现意想不到的相关性、提供找到答案的捷径的神经网络，到底是针对这些挑战取得的进展，还是只是最新的类似于聪明的汉斯 [29,30] 或波将金村 [12] 这样的矫饰结果呢？
话说天下群雄争相研究知识图谱，而真正对知识图谱和问答系统研究深入透彻的，唯谷歌和李维老师是也。听说李维老师将在凌晨3点给大家分享知识图谱和问答系统的知识，大家都非常兴奋，有诗为证： 今晚硅谷静悄悄，微群设摊待维老。 知识图谱说根苗，预计讲到雄鸡叫。 By 洪涛老师 雄鸡叫，不睡觉，定把智普都学到。 手拿板凳准备好，静等师傅来布道。 By 马少平老师 颇有难度起阶HOW，盖因听众水平高。 讲师竹筒蚕豆倒， 听者瓜子嗑不少。 By 洪涛老师 一、引子 在讨论知识图谱和问答系统之前，先给出几篇以前的文章。第一篇
作者：Pramod Kaushik Mudrakarta等 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 来自芝加哥大学和谷歌的研究者通过归因方法分析了三种深度学习问答模型的内在过程，包括了对图像、图表和文本段落的问答。结果表明这些深度网络常常会忽略问题中重要的词，导致错误归因（把无关词当成决定答案的重要线索），从而可以轻易地构造对抗样本实现攻击。例如，最强的攻击可以将图像问答模型的准确率从 61.1% 降低到 19%，将图表问答模型的准确率从 33.5% 降低到 3.3%。 引言 近期，各种问答任务都应用了深度学
【新智元导读】 Facebook今天宣布开源其AI对话研究平台 ParlAI ，集合了常见的20多个数据集，解决人机对话中最常见的5类问题。Fortune 报道称，Facebook的目标是让计算机与人类进行有意义的对话。如果取得成功，这将是目前技术上的一大进步。 对我们大多数人来说，沟通似乎是一个再简单不过的任务。 但实际并非如此。如果你是一个试图复制人类对话的机器，那么你需要善于处理很多任务，比如回答问题，完成句子，甚至还要能闲谈两句。这些领域的独立研究是很常见的，但这不利于将它们组合在一起，以创建一
本文讲述了现代机器学习的模型，主要由微软数据科学家Anusua Trivedi和数据科学家经理Wee Hyong Tok共同撰写。
AI 研习社按，日前，由中国中文信息学会 (CIPS)、中国计算机学会 (CCF) 和百度公司联合举办的「2018 机器阅读理解技术竞赛」落下帷幕，Naturali 奇点机智从国内外 800 多支队伍中脱颖而出，获得第一名。在两个评价标准 ROUGE-L 和 BLEU-4 上，奇点机智分别获得 63.38 和 59.23 的得分，均高出第二名超过两分。
摘要 一直以来，人机交互方式都在发生着不断的变化，从命令行交互，GUI交互，GUI＋交互，直到现在的对话交互（CUI）。之前传统交互都是人在适配机器，而CUI则实现了机器来适配人。本次演讲将介绍常用的
数据猿导读 将好莱坞电影奉为圭臬，幻想人工智能占领世界的幻想家们又编造出了怎样的噱头？ 作者 | 大文 本文长度为2000字，建议阅读4分钟 “震惊！恐惧！害怕！人工智能发展出了自己的语言，绕开人类语
Hi，大家好！我是祝威廉，本来微博也想叫祝威廉的，可惜被人占了，于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。
作者简介 祝威廉目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。 前言 这篇内容基于我去年的一些感悟写的，但是今年才在Stuq 的微信群做的分享。从技术角度而言，对Spark的掌握和使用还是显得很手生的。但是今天一位做数据分析相关的朋友说，受这篇内容影响，他接受了Spark-Shell作为数据分析的工具，简单几个命令，轻松处理几千万行数据。于是我就重新整理了下这篇文章
在 1998 年微软亚洲研究院成立之初，NLP 就被确定为最重要的研究领域之一。历经二十载春华秋实，在历届院长支持下，微软亚洲研究院在促进 NLP 的普及与发展以及人才培养方面取得了非凡的成就。共计发表了 100 余篇 ACL 大会文章，出版了《机器翻译》和《智能问答》两部著作，培养了 500 名实习生、20 名博士和 20 名博士后。我们开发的 NLP 技术琳琅满目，包括输入法、分词、句法/语义分析、文摘、情感分析、问答、跨语言检索、机器翻译、知识图谱、聊天机器人、用户画像和推荐等，已经广泛应用于 Windows、Office、Bing、微软认知服务、小冰、小娜等微软产品中。我们与创新技术组合作研发的微软对联和必应词典，已经为成千上万的用户提供服务。
NLP是人工智能领域中的重要一环，NLP的进步将推动人工智能的发展。在过去的二十年里，NLP利用机器学习和深度学习的研究成果，在很多方面取得了长足的进步。未来十年，将是NLP发展的黄金时期。本文中，微软亚洲研究院自然语言计算组的研究员们将为我们盘点NLP已经取得技术进展，并展望未来的研究热点。
原文来源：codeburst.io 作者：Pramod Chandrayan 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、我是卡布达 现如今，在更多情况下，我们是以比特和字节为生，而不是依靠交换情感。我们使用一种称之为计算机的超级智能机器在互联网上进行交易和沟通。因此，我们觉得有必要让机器明白我们在说话时是如何对其进行理解的，并且试图用人工智能，一种称之为NLP——自然语言处理技术为它们提供语言。作为一种研究结果，聊天机器人正在成为一种可靠的聊天工具，使用这种非人为依赖的智能工具与人类进行交流。 我强烈的感受到：
选自Johns Hopkins University 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 近日，微软研究院公布的一篇新论文提出了一种新架构，它的内部表征（在执行文本问答任务时）可
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