如果问答内容为空，则其他值为0。
继上篇 Go 问答汇总，已经过去了一个多月。今天汇总下近一个多月我关于 Go 的回答。
当使用 DirectQuery 方式连接到数据源时，就可以在页面设置自动刷新的时间间隔，如下：
每次，看到那些名字长得让人记不住的小程序，你内心是否都会暗暗吐槽：起名的人究竟是怎么想的。
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
每年移动互联网都有爆红的App，在脸萌、足记之后，今年则是付费问答类App。分答和值乎打得不可开交之际，在问答领域资历最老的百度，升级问答服务推出了高质量付费问答App“问咖”，与分答和值乎主打语音和
12月6日，百度知道继年中推出共享知识平台问咖之后，又发布了一款新产品：百度派，域名为p.baidu.com。据百度官方介绍，百度派定位为高质量话题讨论社区，希望做一个帮助年轻人更好地分享观点、获取知
高价挖知乎KOL后，悟空问答日前宣布2018年将补贴10亿元鼓励知识分享。记得当年，知乎团队对外分享的运营方法论充斥着平台氛围、圈层KOL、运营规则等等术语，今天的悟空问答一上来就是“钱钱钱”，让人感叹5年时间过去，互联网已处于两个截然不同的时代。 互联网早已进入“金钱时代”。紧随出行、外卖等服务行业，补贴之风在内容行业有愈演愈烈之势，最明显的便是PGC内容平台，2016年下半年到今年，今日头条、百度、企鹅号、UC大鱼分钱贴钱玩法，各家整体分钱规模均已超过10亿元，不少内容创作者收获满满，做号党也薅了不
数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。在数据库领域内，常常把使用数据库的各类系统统称为数据库应用系统。
2016-11-2120:41:52 发表评论 7℃热度 1.xcode5和xcode7区别? 2.pch文件原理? 3.UIApplication常见功能? 4.程序完整启动流程? 5.U
社区问答平台是社会媒体的重要组成部分，其中蕴含大量与人们生活息息相关的提问及回答文本。从这些社区问答QA对中提取人们对问题的观点立场倾向性是一个有意思的问题，用自动化方法挖掘某一问题下所有回答针对该问题的立场倾向性，能为人们提供合理、整体的参考信息。
前文我们介绍了NLP技术、数据、服务上相关演化发展的过程，接下来，我将结合两个具体的实例来分享我们在NLP领域的一些实施经验。今天要介绍的是：如何利用NLP技术以及智能聊天机器人来解决组织内部面临的大量的每日业务咨询问题。
前言 自然语言处理是文本挖掘的研究领域之一，是人工智能和语言学领域的分支学科。在此领域中探讨如何处理及运用自然语言。 对于自然语言处理的发展历程，可以从哲学中的经验主义和理性主义说起。基于统计的自然语言处理是哲学中的经验主义，基于规则的自然语言处理是哲学中的理性主义。在哲学领域中经验主义与理性主义的斗争一直是此消彼长，这种矛盾与斗争也反映在具体科学上，如自然语言处理。 早期的自然语言处理具有鲜明的经验主义色彩。如1913年马尔科夫提出马尔科夫随机过程与马尔科夫模型的基础就是“手工查频”，具体说就是
冲顶大会、芝士超人、百万赢家、百万英雄……搜狗推语音搜索答题外挂。今天我来总结下利用搜索来答题的技术原理。 本质上，这是一个自动问答（ Question Answering, QA ）的问题。 QA 是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。 QA 研究内容和关键科学问题： 1 问句理解 给定用户问题，自动问答首先需要理解用户所提问题。 2 文本信息抽取 给定问句语义分析结果，自动问答系统需要在已有语料库、知识库或问答库中匹配相关 的信息，并抽取出相应的答案。 3 知识推理 自动问答
Salesforce最新论文提出了一个可处理多项自然语言处理的通用模型：decaNLP，处理机器翻译、文本分类等NLP任务统统不在话下！
机器阅读理解和问答是自然语言处理领域的一个火热主题。该任务旨在让机器像人类一样阅读理解。前面两篇文章对BERT的官方源码以及在序列标注上的应用进行了介绍，本篇文章将介绍如何利用BERT来解决阅读理解与问答问题。
直播行业很火，最近一种不用“靠脸吃饭”的语音直播开始吸引行业关注。与此同时，语音直播的商业模式也引发思考。热闹喧嚣的直播行业似乎从未平静过，既有帅哥美女主播号称月入数万，又有各类“事件门”频发以及小平台倒闭。其实，相对于视频直播，一种门槛更低，还不用“靠脸吃饭”的直播正在悄然流行——语音直播。
对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 r
在AlphaGo大胜李世石、柯洁之后，人工智能越来越火，智能问答也是其中必不可少的一环。智能问答一般用于解决企业客服、智能资讯等应用场景，实现的方式多种多样，包括简单的规则实现，也可以基于检索实现，还可以通过encoder-decoder框架生成，本文通过几种常见的问答技术，概要介绍了达观数据智能问答相关原理研究。 1 基于规则的智能问答 基于规则的智能问答通常是预先设置了一系列的问答规则，在用户输入一个问题时，去规则库里匹配，看是否满足某项规则，如果满足了就返回该规则对应的结果。如规则库里设置“*你好
相信对于大部分使用过VueJS的同学来说， 是他们非常熟悉的一个工具。借助 ，我们通过非常简单的问答形式，方便地初始化一个vue工程，完全不需要担心繁复的webpack、eslint配置等等。 但是，仍然有许多同学没有搞清楚 和 之间的关系，导致没有充分发挥 的功能。在这篇文章中，我将从底层原理开始并结合几个例子，告诉大家 还能这样用。 什么是vue-cli 引用vue-cli官方文档的一句话： A simple CLI for scaffolding Vue.js projects.一个简单的Vue.js
AI 科技评论按：当前，整个人工智能领域对自然语言处理技术的热情可谓空前高涨。一方面，这是由于借着深度学习的东风，计算机在各种自然语言处理任务中的表现有了突飞猛进的提高；另一方面，人们生活中大量的信息检索、语音识别、文本分析等应用对粒度更细、精度更高的专用自然语言模型提出了越来越高的要求。可以预见，随着信息时代数据量的不断增长以及人类社会中语料资源的不断丰富，自然语言处理研究将不断面临新的挑战。
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