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不知道大家还记不记得,上一篇文章中的X-SQL和HydraNet都是来自微软的模型。微软作为一个老牌科技公司近年不仅在云计算领域迎头赶上,在AI方面也有很多优秀的技术创新和应用。依托于强大的Excel,他们在表格问答方面也有很好的落地土壤。
(CSDN有个问题,24小时只能与5个陌生人沟通,您关注之后成为粉丝就可以无限沟通了,记得关注)
看着这个标题我就想笑,原来的标题是,如何做好多轮对话管理,然后我就默默的加了个引号,用于断句。
机器之心原创 作者:邱陆陆 对话机器人是「怎样炼成的」。 相比于语音和图像,自然语言是一个有「更多需求」和「更少标准答案」的领域。扎根自然语言的公司通常也不是从技术和方法出发,而是选择一个具体的需求,然后用所有可能的方法解决它。追一就是这样的一家公司,它瞄准的是「对话机器人」这个领域,把问题分类、分解、逐个建立准确高效的机器人,再有序集成起来。三月,机器之心有幸在深圳追一科技总部对首席科学家杨振宇进行了采访,我们仔细聊了聊「对话机器人是怎样炼成的」,以及在他眼里,深度学习与自然语言最好的结合方式是怎样的。
今日,机器之心小编在刷 Twitter 时,发现斯坦福自然语言处理组的官方账号发布了一条内容:谷歌 AI 的 BERT 在 SQuAD 2.0 问答数据集上取得了全新的表现。该账号表示,目前榜单上的前 7 个系统都在使用 BERT 且要比不使用 BERT 的系统新能高出 2%。得分等同于 2017 年 SQuAD 1.0 版本时的得分。此外,哈工大讯飞联合实验室的 AoA 系统要比原 BERT 高出 2% 左右。
自动问答系统是当前自然语言处理领域一个非常热的方向。它综合运用了知识表示、信息检索、自然语言处理等技术。自动问答系统能够使用户以自然语言提问的形式而不是关键词的组合,提出信息查询需求,系统依据对问题进行分析,从各种数据资源中自动找出准确的答案。从系统功能上讲,自动问答分为开放域自动问答和限定域自动问答。开放域是指不限定问题领域,用户随意提问,系统从海量数据中寻找答案;限定域是指系统事先声明,只能回答某一个领域的问题,其他领域问题无法回答。 为了测试这个方面可行与否,近期,利用百度知道的相关问答语料,
AI 科技评论按:ACL 2018 于 7 月 15 日在墨尔本正式开幕,随着会议议程的推进,今天迎来大会的重头戏——ACL 奖项颁布仪式。
Alexa越来越聪明了,这得感谢Wolfram Alpha。亚马逊今天宣布,它的跨平台助手将与Wolfram Research的计算知识引擎集成,以回答与数学和科学相关的问题。
解决微信群,QQ群学者或者专业更难的提问,无人积极回答问题,由彬哥策划的产品。 问答系统特征如下:
作者:Siva Reddy、Danqi Chen、Christopher D. Manning
AI 科技评论按:今年下半年,SQuAD 2.0 横空出世。基于 U-net 的一众模型纷纷获得了优异的成绩(截至到 BERT 屠榜之前)。一篇来自 betterlearningforlife.com 的文章对 SQuAD 2.0 进行简要的介绍,并以问答的形式介绍了计算语言学与 U-net 模型相关的一些问题。 AI 科技评论全文编译如下。
AI 科技评论按:Topbots 总结了他们眼中 2018 年里 10 篇最为重要的 AI 研究论文,带领大家领略过去的一年中机器学习领域的关键进展。现在点开了这份清单的人显然是极为幸运的,获得了一个精彩瞬间回放的机会。
到现在,智能音箱还是没能摆脱“智障”的魔咒。或许,人工智能需要一种全新的方法学习语言。
你觉得未来的DBA是怎样工作的? 站在当下的我们难免受到时代的局限,看不清未来的发展趋势,但是,当我们回望过去和现在,或许可以得到一丝启发。 在过去,很早期的计算机操作系统是以命令行操作界面为主,这种界面需要极大的学习门槛,没有经过学习的一般人是无法流畅地去使用和体验的,直到发布Windows 1.0,这是微软发布的第一个Windows操作系统版本,也是第一次对个人电脑操作平台进行用户图形界面的尝试,至此面向个人的操作系统向图形界面发展,使用门槛也慢慢降低。 而现在,人们已经可以很轻易地使用计算机,同
每年都有很多大型、高质量的数据集发布,其中大多数数据集都发布在各自的网站上,通过谷歌搜索很难找到所有这些数据集。
本期汇总整理常见的几种数据分析方法:归因分析、AB测试、RFM模型、热图分析、标签管理和同期群分析等11个精华问答。
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!
网上各种数据集鱼龙混杂,质量也参差不齐,简直让人挑花了眼。想要获取大型数据集,还要挨个跑到各数据集的网站,两个字:麻烦。
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