python之所以如此受欢迎的原因之一是因为它可读性和表现力强。 人们经常开玩笑说Python是“可执行伪代码”。但是，当你可以编写这样的代码时，很难用其他方式反驳：
选自OpenAI 作者：Jonathan Raiman 机器之心编译 参与：许迪、黄小天 本文通过让神经网络决策一个词是否属于 100 个自动发现的「类别」（非专属范畴）之一，从而建立了一个可以自动计算单词指称对象的神经网络。该方法在若干个实体消岐（entity disambiguation）数据集上实现了当前最优的提升。 通过让神经网络决策一个词是否属于 100 个自动发现的「类别」（非专属范畴）之一，我们已建立一个神经网络，可以自动计算一个词所指称的对象。比如对于语句「猎物看到美洲虎（Jaguar）穿过
维基百科作为一个开放协同式的百科网站，是全世界最受欢迎的十大网站之一。目前，维基百科已经累积了超过上百万个词条。
将语言模型（如ChatGPT）集成到第三方应用程序中已经变得越来越流行，因为它们能够理解和生成类似人类的文本。然而，需要认识到ChatGPT的一些限制，比如它的知识截止日期是在2021年9月，以及它无法直接访问维基百科或 Python 等外部资源。
大数据文摘作品 作者：Peter Gleeson 编译：周佳玉、丁慧、叶一、小鱼、钱天培 今天文摘菌要教大家制作一张编程语言的关系网络图。如果不知道什么是关系网络图，可以点击下方链接先来看一下最终成果： http://programming-languages.herokuapp.com/#， 我们可以在这里看到从过去到现在的250多种编程语言之间的“设计影响”的关系，下面是该演示的截图： 接下来，就让我们一起来学做这个关系网络图吧！ 在当今的超连接世界，网络在现代生活中无处不在。举个栗子，文摘菌的周末这
今天为大家介绍的是来自Fabio Petroni团队的一篇论文。可验证性是维基百科的核心内容政策之一：所有的陈述都需要有引用来支撑。维持和提高维基百科参考资料的质量是一个重要挑战。作者展示了如何借助人工智能（AI）来应对改善参考资料的过程，这一AI系统由信息检索系统和语言模型驱动。我们称这个基于神经网络的系统为SIDE，它能够识别那些不太可能支持其声明的维基百科引用，并随后从网上推荐更好的引用。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第5讲。 在本教程和接下来的几篇文章中，我们将着手研究如何为更多公司提供大量的定价信息，以及我们如何一次处理所有这些数据。
每天使用Python是我内在工作的一部分。在这个过程中，我学会了一些有用的技巧和心得。
此处举个例子来说明：如果一个程序由两部分组成，一部分A(必须由一个处理器执行)和一部分B(可以并行执行)，那么我们可以看到，向执行程序的系统添加多个处理器只能带来有限的好处。它可以极大地提高B部分的速度，但是A部分的速度将保持不变。
大语言模型的幻觉问题被解决了！近日，来自斯坦福的研究人员发布了WikiChat——被称为首个几乎不产生幻觉的聊天机器人！论文发表在EMNLP 2023，并且在Github上开源了代码：
近日，来自斯坦福的研究人员发布了WikiChat——被称为首个几乎不产生幻觉的聊天机器人！
我相信大多数人都遇到过命名实体识别(NER)。NER是一种基本的自然语言处理(NLP)任务，具有广泛的用例。本文不是关于NER的，而是关于一个与NER密切相关的NLP任务。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术
王新民 | 编译自Gizmodo 维基百科上的人类编辑，经常由于修改意见的不同而产生冲突。一份英国的新研究表明，维基百科上的软件机器人之间，也有类似的在线冲突。 PLOS ONE上发表的一项新研究提到，维基百科的机器人经常修改和撤消对方的编辑。这些在线算法有着独特的指令和目标，多年来在内容修改上进行着毫无结果的 “战斗”。这项研究表明，即使在“愚蠢”的机器人之间，也能够产生复杂的交互行为，开发人员需要时刻关注着机器人的一举一动。这一发现不仅影响着维基百科页面的质量，也对人工智能的发展有深远影响，特别是在
关于正则表达式，我在前一篇（数据科学学习手札31）中已经做了详细介绍，本篇将对Python中自带模块re的常用功能进行总结；
选自GitHub 机器之心编译 参与：Panda 今年 4 月，斯坦福大学和 Facebook 人工智能研究所在 arXiv 发布了一个基于维基百科的开放域问题问答系统 DrQA。近日，Facebook 在 GitHub 上开源了这个系统的代码，FAIR 主管 Yann LeCun 在社交网络也为这次开源做了宣传。据悉，该研究也将出现在 7 月 30 日举行的 ACL 2017 大会上。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.00051 开源地址：https://github.co
本文包含对一些定律、原则和模式的解释，但并不主张其中任何一项。是否要应用哪个定律一直是一个争论性问题，并且很大程度上取决于你在做哪方面的工作。
当谈到开发问题时，人们总会谈论各种定律。但对于大多数人来说，总有一些是你不了解的，这个问题就需要使用程序员最喜欢的方法解决了：最近 GitHub 上的一个“定律合集”项目突然登上了趋势榜第二位，Star 数上千，该项目对一些最常见的定律进行了概括，详情见下文。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天一大早，Yann LeCun就转发了一条消息：Facebook开源了DrQA的代码。 DrQA是一个开放域问答系统。 关于DrQA，Facebook还发表了一篇论文《Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions（阅读维基百科来回答开放域问题）》。这篇论文也入选了下周即将在温哥华召开的ACL 2017大会。 论文的作者为来自斯坦福的Danqi Chen（陈丹琦，之前毕业于清华姚班），以及来自Fac
没错，反模式顾名思义就是把大家平时在编程，代码设计，项目管理中遇到的各种典型错误归类，
几年前谁能想到，匿名贡献者们的义务工作竟创造出前所未有的巨大在线知识库？维基百科不仅是你写大学论文时最好的信息渠道，也是一个极其丰富的数据源。
命名空间，又名 namesapce，是在很多的编程语言中都会出现的术语，估计很多人都知道这个词，但是让你真的来说这是个什么，估计就歇菜了，所以我觉得 “命名空间” 有必要了解一下。
18年10月4日，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)在其官网发布了一则新闻，宣称该实验室与卡塔尔计算研究所(Qatar Computing Research Institute)的研究人员合作，已经研究出一种可以鉴别信息来源准确性和个人政治偏见的AI系统，该研究成果将于本月底在比利时布鲁塞尔召开的2018自然语言处理经验方法会议(EMNLP)上正式公布。
维基百科社区以人身攻击的评论臭名昭著。这个问题非常糟糕，以至于活跃的贡献者或编辑在八年期间下降了40％。尽管没有一个解决方案可以解决这个问题，但支持维基百科的非营利组织维基媒体基金会决定使用AI来更多地了解问题，并考虑如何解决这个问题。
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
本文，我们将通过几步演示如何用Pandas的read_html函数从HTML页面中抓取数据。首先，一个简单的示例，我们将用Pandas从字符串中读入HTML；然后，我们将用一些示例，说明如何从Wikipedia的页面中读取数据。
我们在计算机上编写了一个与维基百科交互的Python脚本，在本地环境测试时能够正常运行。当我们将该脚本上传至我们的网站主机Dreamhost后，脚本无法正常运行，并出现错误信息提示用户登录受到阻止。然而，在本地环境中，我们能够正常登录，并没有被阻止。
如果没有将实际行动纳入代码来控制和解决技术债务的话，那么技术债务将一文不值。为了阐述这种能自动修正代码缺陷的能力，而这些缺陷恰恰又是增加这些意外债务的元凶，我们对Hadoop项目的两个子项目进行了代码重构：Hadoop Common 和Hadoop Mapreduce。为此要感谢Scertify，我们能够在2分钟内纠正25k个缺陷。换句话说，技术债务中的14%已被勾销而不需要任何人力。
知识图谱技术原理介绍（转载） 王昊奋 近两年来，随着LinkingOpen Data 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（DocumentWeb）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（DataWeb）。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为KnowledgeGraph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识
很多人可能都听说人工智能已经可以写文章了，但是你可能不知道编辑机器人早就已经是维基百科最重要的贡献群体之一。 2001 年，维基百科引入了机器人编辑者的概念，任何用户可以为自己研发的机器人单独建立一个维基百科帐号，只要根据维基百科社区官方的规定对帐号进行标注，即可让机器人参与维基百科的编辑。 2014 年，机器人在维基百科的所有语言中完成了 15% 的编辑动作，他们识别、撤销破坏行为，锁定遭到频繁篡改的页面、识别错别字和病句、创建不同语言之间的链接、自动导入站外内容、进行数据挖掘、识别侵权的内容并为新手
“ 维基百科自动编辑系统，能够根据输入的新资讯，判断维基百科文章中错误的地方进行修复。”
本文是一个机器学习项目中最流行的统计假设检验的速查表，包含使用Python接口的示例。
在以词项为基本单元输入的自然语言处理任务中，都避免不了将词项转换成算法能够输入的特征表示，词项的特征表示有很多种，这里主要介绍的就是词向量。word2vec是比较流行的训练词向量的算法，使用Gensim模块可以非常简单的训练出词向量。
UML用例图（Use Case Diagrams）是一种描述用户和系统之间交互的简单表达方式。它描述了特定系统（主体）同外部用户（角色）之间的一系列交互行为（用例）。
最近在做词向量相关工作，词向量的训练数据采用中文维基百科数据，训练之前，要对维基百科数据进行处理，这篇文章记录了一些处理过程及相关的脚本。
AI 科技评论按：语言词汇的多义性已经是一个越发让人头疼的问题。比如女生对男朋友说：「生日礼物我想要MAC」，本来心怀期待地揣测他买来的唇彩会是什么色，结果收到的可能是一台苹果笔记本电脑…… 苹果电
其中的卷王当属Anthropic 公司，其五月份就将 Claude 的上下文窗口从 9k token扩展到了 100k。
本文总结了在爬虫中常见的各种加密算法、编码算法的原理、在 JavaScript 中和 Python 中的基本实现方法，遇到 JS 加密的时候可以快速还原加密过程，有的网站在加密的过程中可能还经过了其他处理，但是大致的方法是一样的。
关于维基百科你不知道的十件事是专门让那些缺乏维基百科经验的人，如记者、新编辑者或新读者，能够对维基百科有一些较深入的认知。这些内容并不会带给那些已经很有经验的维基百科编辑者什么耳目一新的地方，但是我们希望它可以帮助世界上其他人对我们的工作能有更清楚的了解。
本文介绍了自然语言处理中成分句法分析，包括定义、基本任务、常见方法以及短语结构和依存结构的关系，最后，分享了一些流行的工具以及工具实战例子。
分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。
你现在将尝试为你的DoubleLinkedList数据结构实现排序算法。对于这些描述，我将使用“数字列表”来表示随机的事物列表。这可能是一堆扑克牌，一张纸上的数字，名称列表或其他任何可以排序的东西。当你尝试排序数字列表时，通常有三个备选方案：
1.词法分析歧义 自然语言处理中的歧义 分词歧义，作为自然语言处理的第一个步骤。 词性标注 语法分析歧义 语义分析歧义 语用歧义 2.两类不同的语言处理模型 2.1能力模型 基于语言学规则的模型 建模步骤： 语言学知识的形式化 形式化规则算法化 算法实现 2.2应用模型 根据不同的语言处理应用而建立的特定的语言模型，通常是基于统计的门票性。又称为“经验主义的” 语言模型 建模步骤
上周，谷歌AI团队开源了备受关注的“最强NLP模型”BERT的TensorFlow代码和预训练模型，不到一天时间，收获3000多星！
Miriam Adelson是一位很有成就的医生，已发表了大约一百篇关于成瘾生理学和治疗的研究论文。她还在拉斯维加斯经营一家备受瞩目的药物滥用诊所。并且，她是以色列最大的报纸的出版商，还有她的丈夫谢尔顿，是一位慈善家和有影响力的共和党捐助者（亿万富翁）。
环境的配置是基于Anaconda的，没有下载的小伙伴可以自行下载，附一个anaconda下载教程怎么安装Anaconda3[2]
这篇文章我们来简单介绍一下 SOLID 原则（这五个字母代表了面向对象编程的五个基本原则）
每当你发现一个与时间对应的趋势时，你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择，时间序列是最普遍的分析技术之一，因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。
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