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。
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。
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）。
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
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。
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
作者：Miriam Redi、Jonathan Morgan、Dario Taraborelli、Besnik Fetahu
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】Meta最近放出全新写作语言模型PEER，完全模拟人类写作过程，从打草稿到重复编辑修改都帮你干了，还能解释修改原因！ 2020年5月至今，GPT-3发布近两年半的时间里，在其神奇的文本生成能力加持下，已经能够很好地辅助人类进行写作了。 但GPT-3说到底也就是个文本生成模型，与人类的写作过程可以说是完全不同了。 比如要写一篇论文或者作文，我们需要先在脑海里构造一个框架，查相关资料，打草稿，再找导师不断地修改、润色文字，期间可能还会修改思路，最终才可
韩国新剧《鱿鱼游戏》风靡全球，成为全球爆款。其发行商 Netflix 宣布，“鱿鱼游戏正式拥有 1.11 亿粉丝——这是我们有史以来最大的系列发行！” 它在包括美国在内的 90 个不同国家/地区的排行榜上名列前茅，并被称为“口碑全球轰动”，在新闻和社交媒体中随处可见。
「遇事不决先谷歌」已经是现在很多人查找信息的标准起手了。如果搜索一个词条，百科网站的结果通常会被显示在最显眼的位置。这种人人皆可编辑的网站存储着海量信息，虽然可能不够严谨，但也被很多人作为重要的信息、知识来源。
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。
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。
你可以使用描述性统计方法将原始观测数据转换为你可以理解和共享的信息，也可以使用推断统计方法，通过数据的小样本对整个域进行推理。
本文共2400字，建议阅读10分钟。 本文介绍为什么统计对于通用应用和机器学习如此重要，并大致了解各种可用的方法。
大家都知道，我前天公布了一个开源项目SOHA，一个Golang 模板引擎的增强函数库，详见这篇 https://www.flysnow.org/2019/12/02/golang-template-soha-library.html 文章。也就是这篇文章中，我我手一抖，误写了三个字，差点引发一场微信群大讨论的血案~
本文介绍了维基百科创始人吉米·威尔斯的访谈记录和他的贡献，包括创立维基百科、Nupedia等，以及其作为全球访问量排名第5的网站的现状和运营方式。维基百科以“人类所有知识的集大成者”为目标，致力于提供高质量的、免费的知识查询服务。
使用开放的 API 做一个自己的小项目，是一个很好的学习方法。但好像开放的 API 选择并不多。这里给大家多一个选择，简单介绍一下维基百科使用的 MediaWiki API。
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
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）。
MediaWiki 是使用 PHP 编写的免费开源 Wiki 系统。MediaWiki 已使用超过350种语言进行了本地化，其可靠性和强大的功能集为其赢得了庞大而充满活力的第三方用户和开发者社区。
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！
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：
源 / stratechery 文 / Ben Thompson 译 / 36氪 一切都是一种权衡，都需要取舍。 编者按：著名分析师Ben Thompson近日发表了一篇文章，详细阐述了Facebook数据泄露事件背后的根源以及其带来的影响。原题为“THE FACEBOOK BRAND”，文章由36氪编译。 上周，路透社报道了哈里斯品牌调查（ Harris Brand Survey）的结果： 苹果公司和Alphabet公司的谷歌企业品牌在年度调查中的排名下降，而亚马逊公司连续第三年位居榜首，
好了，我们已经有一个完整的解决方案，是时候处理优先级队列的实现了。让我们快速回顾一下我们需要的方法：
比如你想要木头桌子，那么制造桌子的工厂就是“一套算法”。提供（输入）木头，就会得到（输出）桌子。
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
数据可视化项目的良好数据集是公开发布数据的新闻网站，他们通常会提供清理过的数据，并且已经有了可以复制或改进的图表，我们既可以从这些图表中找寻灵感，也可以对这些图表直接进行二次改进
作者 | Yash Patel，Lluis Gomez，Raul Gomez，Marcal Rusinol，Dimosthenis Karatzas， C.V. Jawahar
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。
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。
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。
长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。
以下文章来源于OneFlow，作者Alan D. Thompson 半个月以来，ChatGPT这把火越烧越旺。国内很多大厂相继声称要做中文版ChatGPT，还公布了上线时间表，不少科技圈已功成名就的大佬也按捺不住，携巨资下场，要创建“中国版OpenAI”。 不过，看看过去半个月在群众眼里稍显窘迫的Meta的Galactica，以及Google紧急发布的Bard，就知道在短期内打造一个比肩甚至超越ChatGPT效果的模型没那么简单。 让很多人不免感到诧异的是，ChatGPT的核心算法Transformer最
来源：OneFlow 机器学习算法与自然语言处理 作者：Alan D. Thompson本文约9100字，建议阅读10+分钟本文帮助有志于开发“类ChatGPT”模型的团队少走一步弯路。 半个月以来，ChatGPT这把火越烧越旺。国内很多大厂相继声称要做中文版ChatGPT，还公布了上线时间表，不少科技圈已功成名就的大佬也按捺不住，携巨资下场，要创建“中国版OpenAI“。 不过，看看过去半个月在群众眼里稍显窘迫的Meta的Galactica，以及Google紧急发布的Bard，
来源：CSDN、整理 | 王启隆 透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。 今天是 2022 年 10 月 28 日，在 1838 年的今天，芬兰人弗雷德里克·伊德斯坦（Fredrik Idestam）出生，他在芬兰的“诺基亚河”沿岸创建了一家木材纸浆厂，取名诺基亚。诺基亚走过了一条漫长的发展道路，不断剥离非核心业务，并于 20 世纪 90 年代做出了以移动通信为核心业务的决定，成就了移动通信的一代传奇。科技历史上的 10 月 28 日还诞生了许多关键事件，让我们看看这些事件是如何改变了世
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
翻译校对：丁雪 吴怡雯 程序验证修改：李小帅 “我相信马塞勒斯·华莱士，我的丈夫，你的老板吩咐你带我出门做我想做的任何事。现在，我想跳舞，我要赢，我想得到那个奖杯，把舞跳好来！” 《黑色追缉令》
数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 MIT Media Lab，Center for Research in Social Complexity 编译团队| Aileen, Elaine，王婷 2016年，包括卡斯特罗、拳王阿里等数百位名人与世长辞。许多人认为，2016年是被诅咒的一年。但MIT Media Lab近期的一次数据分析结果告诉我们，其实不然。事实上相比2016年，数据预测，2017年将会有更多名人与世长辞…… 2016年，数百位各领域的佼佼者辞世： 大卫·鲍伊（David Bowie，英国知
雷锋网 AI 科技评论按，自然语言处理顶会 EMNLP 2018 已经于 10 月 31 日开始了 Tutorial，正会将从 11 月 2 日开始。2017 年中，词嵌入（word-embedding）毫无疑问是最为火热的方法，以至于有人开玩笑说 EMNLP 的名称「自然语言处理实证方法（Empirical Methods in Natural Language Processing）」还不如解释为「自然语言处理嵌入方法（Embedding Methods in Natural Language Processing）」。
AI 科技评论按，自然语言处理顶会 EMNLP 2018 已经于 10 月 31 日开始了 Tutorial，正会将从 11 月 2 日开始。2017 年中，词嵌入（word-embedding）毫无疑问是最为火热的方法，以至于有人开玩笑说 EMNLP 的名称「自然语言处理实证方法（Empirical Methods in Natural Language Processing）」还不如解释为「自然语言处理嵌入方法（Embedding Methods in Natural Language Processing）」。
生成式人工智能，或者说可以创造内容的人工智能，正在使人类的内容生产发生着巨大的变革，给未来带来了很多可能性。但在此之前，它会让互联网变得更加烦人，一个备受关注的问题是：AI生成的垃圾文本正在疯狂污染互联网。
摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方
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
移动互联网时代，搞社会研究的人总是需要从网络采集各种数据。假设你本周的任务是搜集世界主流媒体对某一主题的报道。你好不容易学习并且掌握了搜索引擎的各种窍门后，辛辛苦苦搞到了相关链接。兴冲冲打开一看……
API是获得Web数据的重要途径之一。想不想了解如何用R调用API，提取和整理你需要的免费Web数据呢？本文一步步为你详尽展示操作流程。
“ 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。”
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
来源：DeepHub IMBA本文多图，建议阅读5分钟在本文中，我通过自己写的一个程序来挖掘截至 2022 年 4 月 22 日时维基百科页面历史中的每个唯一激活函数。 2015 年 11 月，wikipedia的用户 Laughinthestocks 首次引入了“激活函数表”。从那时开始到现在，维基百科页面已经发生了 391 次更改。在本文中，我通过自己写的一个程序来挖掘截至 2022 年 4 月 22 日时维基百科页面历史中的每个唯一激活函数。本文还提供了针对激活函数的适当研究论文的附加链接，如果没有
【K&R C】 1978 年，Dennis Ritchie 和 Brian Kernighan 合作推出了《The C Programming Language》的第一版(按照惯例，经典著作一定有简称，该著作简称为 K&R)，书末的参考指南 (Reference Manual) 一节给出了当时 C 语言的完整定义，成为那时 C 语言事实上的标准，人们称之为 K&R C。从这一年以后，C 语言被移植到了各种机型上，并受到了广泛的支持，使 C 语言在当时的软件开发中几乎一统天下。
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