从文档中获取的句子片段的嵌入可以作为该文档的提取摘要方面，并可能加速搜索，特别是当用户输入是一个句子片段时。这些片段嵌入不仅比传统的文本匹配系统产生更高质量的结果,也是问题的内在驱动的搜索方法。现代向量化表示挑战创建有效的文档嵌入,捕捉所有类型的文档,使其通过使用嵌入在文档级别进行搜索。
是 0 向量，但是在机器翻译模型中 decoder 的输入是 encoder 的输出。所以称机器翻译中的 decoder 为 condition language model 有条件的语言模型
这个乘积式中的因子都是小数，其乘积会是一个十分小的数，会造成 数值下溢(numerical underflow)
在学习和应用推荐算法的过程中，发现越来越多的文章在描述深度学习应用在推荐系统上的方法，不可否认深度学习的发展给推荐系统带来了巨大的进步，但是传统的经典算法仍然是非常值得学习的，毕竟可以作为一个比较高的baseline，同时也是快速上手和搭建推荐系统的好方法，因此这篇文章就主要总结和梳理一下传统的经典召回算法。
神经机器翻译是自然语言处理中的重要任务。目前的通用做法是，训练时输入源句子（source sentence）和目标句子（target sentence）组成的句子对，训练神经网络模型后，在测试集上生成翻译文本。
听说过数据扩增（Data Augmentation），也听说过虚拟对抗训练（Virtual Adversarial Traning），但是我没想到会有人将其结合，谓之虚拟数据扩增（Virtual Data Augmentation）。这篇文章主要讲解EMNLP2021上的一篇论文Virtual Data Augmentation: A Robust and General Framework for Fine-tuning Pre-trained Models，该论文提出了一种鲁棒且通用的数据扩增方法，论文源码在https://github.com/RUCAIBox/VDA
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自：lanceyan.com 谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，难以下手、非常头大！ 我们可以跳过数学公式，先看看我们了解数据挖掘的目的：发现数据中价值。这个才是关键
论文赏析[ACL18]一个句子向量表示究竟可以塞进多少语言性质？| 韦阳的博客godweiyang.com
关键词是代表文章重要内容的一组词，在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用。现实中大量的文本不包含关键词，这使得便捷获取文本信息更困难，所以自动提取关键词技术具有重要的价值和意义。
训练一个AI，往往需要喂大量的正确的合适的样例。 用什么样例合适？判断样例正确的标准是啥？又要多少人力来标注训练的数据？ 这些问题想想都头大@_@ 所以呢，OpenAI一伙人就在想，有没有可能让AI之间互相训练？ 经过一番努力，OpenAI终于设计粗了一种AI互教的方法，且尽可能让AI用人类看得懂的样例来互教。 这种方法会选出一个最小样例合集，目的是用最少的样例把要AI学会的概念表达得最清楚。 打个比方说，要AI搞懂啥是狗，那么这方法就是要找出让AI搞懂的最好的一张图应该是什么样子的。 实验下来发现，介个方
【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏（http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/）老师撰写的《神经网络与深度学习》书册，是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一，每一章都是干货，非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩报告，报告非常精彩，深入浅出地介绍了神经网络与深度学习的一系列相关知识，基本上围绕着邱老师的《神经网络与深度学习》一书进行讲解。专知希望把如此精华知识资料分发给更多AI从业者，
本章是介绍Word2Vec的原理推导部分，后面还会有基于TensorFlow的Word2Vec代码实现讲解。
近年来，深度学习方法在特征抽取深度和模型精度上表现优异，已经超过了传统方法，但无论是传统机器学习还是深度学习方法都依赖大量标注数据来训练模型，而现有的研究对少量标注数据学习问题探讨较少。本文将整理介绍四种利用少量标注数据进行命名实体识别的方法。
承接上一篇的文章，为了能够让大家对自然语言处理做更深入的了解，本篇文章将着重介绍机器学习（ML）和深度学习（DL）在自然处理中的应用，以及在应用中如何从传统机器学习到深度学习的过度。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 写在前面 在很多问题中，获取标注准确的大量数据需要很高的成本，这也往往限制了深度学习的应用。主动学习通过对未标注的数据进行筛选，可以利用少量的标注数据取得较高的学习准确度。本文将提供代码实现，展示实验效果及一些思考。 代码地址: https://github.com/hgliyuhao/ActiveLearing4NER 参考论文: 《Deep Active Learning for Named Entity Recognition》 2018 《Subsequen
在当下，如果说我们要选出你朋友圈中的Top 1的主题，那如果不是疫情开发，那么几乎肯定就是chatGPT了。
论文研读-多目标自适应memetic算法 Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization 此篇文章为 V. A. Shim, K. C. Tan and H. Tang, "Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 45
相信大家对GO和KEGG富集分析并不陌生，有时候富集分析会得到很多显著的结果。全部展示，版面不够。但是如果只展示前几个显著的GO条目或者KEGG通路的话，跟自己研究的对象相关的又不在里面。
一、 为什么要做用例精简和精准测试 1、 测试用例越来越多，测试效率低下 这是因为在目前的快速迭代开发模式下，测试人员需要不停覆盖不断调整的产品逻辑需求，因此测试用例也越来越庞大了，以病毒查杀为例，目前用例已达500多条用例，导致全量测试时间很长，同时发现的问题并不和用例数成正比 2、 以往迭代测试用例更多是功能“点”的覆盖，而不是用户场景“线”、“面”的覆盖 目前产品经理给出的需求都是增量文档，也就是很难有某个产品的完整需求文档，因此，每次用例更多是功能点的覆盖，比如需求文档里面提到点击某个按钮会有什么变
选自 einstein.ai 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、蒋思源 自然语言处理（NLP）这个领域目前并没有找到合适的初始化方法，它不能像计算机视觉那样可以使用预训练模型获得图像的基本信息，我们在自然语言处理领域更常用的还是随机初始化词向量。本文希望通过 MT-LSTM 先学习一个词向量，该词向量可以表征词汇的基本信息，然后再利用该词向量辅助其它自然语言处理任务以提升性能。本文先描述了如何训练一个带注意力机制的神经机器翻译，其次描述了如何抽取该模型的通用词向量与将其应用于其它任务的性能。
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。
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要上网
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要
所谓Machine Learning的方向，就是你就写段程序，然后让机器人变得了很聪明，它就能够有学习的能力。
奥运五环中的秘密，你找到了吗？ 谢谢@翁德平的回答。 共有8组答案，数字按下图位置和顺序摆放。答案分别是： 925461738， 837164529， 941832567， 765238149， 765283194， 491382567， 861743295， 592347168。 解题 使用函数：Permutations,Select, Union, MemberQ, FromDigits, Timing。 方法一：数学思维 本题虽小，但我们也可以探讨一下解题思路，如下从两个层次，数学和算法分别来
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
2022 年十大 Web 应用开发 JavaScript 框架。JavaScript 支持函数式、事件驱动式和命令式编程风格，因此它是一种多模式语言。JavaScript 是一种即时编译的高级语言，遵循 ECMA-script 规范。JavaScript 是万维网的核心。统计数据表明，超过 97.7% 的网站已经将其用于前端开发。但是由于 JavaScript 框架数量庞大，可能你很难从中挑选出一款理想的框架用于你的网站或 Web 应用程序。所以我们编写了本文，帮你挑选出了十大 JavaScript 框架。
逐步回归（Stepwise Regression）是一种逐步选择变量的回归方法，用于确定最佳的预测模型。它通过逐步添加和删除变量来优化模型的预测能力。
文本挖掘任务大致分为四个类型：类别到序列、序列到类别、同步的（每个输入位置都要产生输出）序列到序列、异步的序列到序列。
最近实习期间在做一个对新闻文本情感分析的项目。在此，用京东的商品评论练手，从数据采集到模型实现完整地写一遍，以备未来回顾所需。事实上，我采用的方法并不困难，甚至有点naive，所以权且作为练手吧。 本文代码在公众号 datadw 里 回复 京东 即可获取。 数据采集 在这里为了避免人工标注的麻烦，使用的是京东iPad的用户评论 https://item.jd.com/4675696.html#none 事实上，NLP情感分析中最花时间的就是人工标注。 仔细查看调试台可以很容易地发现商品的评论信息都是用
新媒体管家 自然语言处理（NLP）一直是人工智能领域的重要话题，而人类语言的复杂性也给NLP布下了重重困难等待解决。随着深度学习（Deep Learning）的热潮来临，有许多新方法来到了NLP领域，给相关任务带来了更多优秀成果，也给大家带来了更多应用和想象的空间。 近期，达观数据文本挖掘组负责人张健应邀在雷锋网AI研习社分享了一些NLP方面的知识和案例。 1 达观文本挖掘系统整体方案 达观文本挖掘系统整体方案包含了NLP处理的各个环节，从处理的文本粒度上来分，可以分为篇章级应用、短串级应用和词汇级应用
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了在 HDFS 上使用 Spark的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.74 Spark 的核心操作——Transformation 和 Actio
一文告诉你什么是用户画像 介绍了到底什么是用户画像，了解了用户画像的本质是为了让机器去看之后，这里谈一谈如何从文本中构建用户画像。
无论你是成熟的公司，还是想要推出一个新服务，都可以利用文本数据来验证、改进和扩展产品的功能。科学的从文本数据中提取语义并学习是自然语言处理(NLP)研究的一个课题。 NLP每天都会产生新的令人兴奋的结
本文提出的方法称为language-model-based data augmentation（LAMBADA）。
原文：Diving Into Natural Language Processing https://dzone.com/articles/natural-language-processing-adit-deshpande-cs-unde 作者：Adit Deshpande 编译：KK4SBB 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 自然语言处理是研究和实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。本文主要介绍深度学习在自然语言处理中的应用。
特征抽取和特征选择是DimensionalityReduction（降维）两种方法，但是这两个有相同点，也有不同点之处：
源：https://blog.insightdatascience.com/how-to-solve-90-of-nlp-problems-a-step-by-step-guide-fda605278e4e 一、收集数据 每一个机器学习问题都始于数据，比如一组邮件、帖子或是推文。文本信息的常见来源包括： 商品评价（来自 Amazon、Yelp 以及其他 App 商城） 用户产出的内容（推文、Facebook 的帖子、StackOverflow 的提问等） 问题解决（客户请求、技术支持、聊天记录） “社交媒
抛开这篇论文，我们先谈一谈人岗匹配这件事到底在做什么，做哪些难点。 一家大公司，一旦发布了某招聘需求，往往每天会有成千上万封简历飞来应聘。HR需要从这成千上万封简历中筛选符合要求的、跟岗位匹配的一批简历，进入面试环节。而这个筛选过程是十分痛苦的，一天看上百封简历可能还看得过来，一天看一千封、一万封，你就根本没法应付了。这个时候，我们就希望借助于机器帮我们筛选。所以最初，我们会设定一些规则，让电脑去判断一封简历是否满足了某些要求，比如毕业学校、学历、年龄等等这些硬性要求。但是，对简历的要求远远不止这些，还有对技能（软技能、硬技能）的要求，对工作经历项目经历的要求，这些很难通过人工设定规则来判断。另外，语言的表达形式多种多样，你定义了一个要求，简历实际上也满足这个要求，但是表达方式、用词用语不一样怎么办？而且，不光是筛选掉不合格的简历，合格的简历也不是全部都要，这个数量依然太大了，我们还需要优中选优，对所有合格的简历进行一个匹配度的排序，最终可以选出前N个最符合要求的简历来。
每一个机器学习问题都始于数据，比如一组邮件、帖子或是推文。文本信息的常见来源包括：
前面我们讲过了多元线性回归。这一篇我们来讲讲逐步回归。什么是逐步回归呢？就是字面意思，一步一步进行回归。
机器之心发布 机器之心编辑部 近日，第七届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖盛典在苏州举行。今日头条与北京大学共同完成的「互联网信息摘要与机器写稿关键技术及应用」项目荣获吴文俊人工智能技术发明奖。本年度获得该奖项的机构还包括清华大学、中科院以及北京航空航天大学等国内顶尖高校。 「吴文俊人工智能科学技术奖（以下简称『吴文俊奖』）」被外界誉为「中国智能科学科技最高奖」，代表中国人工智能学界的重大突破与最高荣誉。今日头条是今年「吴文俊奖」获奖项目中唯一以企业载体获得专业类奖项的机构，过去该奖通常只授予顶尖高校、重点实验
近日，第七届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖盛典在苏州举行。今日头条与北京大学共同完成的「互联网信息摘要与机器写稿关键技术及应用」项目荣获吴文俊人工智能技术发明奖。本年度获得该奖项的机构还包括清华大学、中科院以及北京航空航天大学等国内顶尖高校。 「吴文俊人工智能科学技术奖(以下简称『吴文俊奖』)」被外界誉为「中国智能科学科技最高奖」，代表中国人工智能学界的重大突破与最高荣誉。今日头条是今年「吴文俊奖」获奖项目中唯一以企业载体获得专业类奖项的机构，过去该奖通常只授予顶尖高校、重点实验室和科研机构。今日头条人工智能
本文是一篇关于交互式问答系统中如何通过文本特征工程构建和Logistic Regression判定话题/主题/意图延续还是转换的论文，提供了一条比较好的思路，对于整理问答语料以及问答系统都有很大的指导意义。 由于时间和小编水平都有限的情况，翻译理解不当的地方，请大家提出来，我们一起优化。原文： AnalyzingInteractive QA Dialogues using Logistic Regression Models 摘要 传统的问答(QA)系统已经达到了近乎令人满意的性能，而新的挑战是交互式问答(
最近被 Google 的 BERT （Bidirectional Encoder Representations from Transfoemers）模型给刷屏了。该模型破了 NLP 界的 11 项纪录，所以这两周特意挑选这篇论文来满足好奇心。第一作者还在 Reddit 上进行了解答，具体可以戳：这里。为了方便学习，我翻译了这篇解读（只包含正文）：BERT 论文 - 第一作者的 Reddit 解读说明翻译
最近电影《我不是药神》引发热议，原研药贵，且研制过程九死一生。近期Science Advances上发表了《Deep reinforcement learning for de novo drug design》（基于深度强化学习的新药设计）、以及2017年Journal of Cheminformatics上的《Molecular de-novo design through deep reinforcement learning》。掀起来人工智能方法研制新药的序幕，人工智能到底如何研制新药的？这种方法有什么优缺点？
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