什么是自然语言理解(NLU)？ 大家最常听到的是 NLP，而 自然语言理解（NLU） 则是 NLP 的一部分： ? 什么是自然语言？...自然语言：我背有点驼(非自然语言：我的背部呈弯曲状) 自然语言：宝宝的经纪人睡了宝宝的宝宝 自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以...Processing)是使用自然语言同计算机进行通讯的技术, 因为处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU ,Natural Language Understanding...查看详情 维基百科版本 自然语言理解（NLU）或自然语言解释（NLI）是的子主题自然语言处理在人工智能与机器涉及阅读理解。自然语言理解被认为是人工智能难题。...NLU是使用NLP算法（识别词性等）后的文本的后处理，其利用来自识别设备的上下文（自动语音识别）[ASR]，视觉识别，最后一次会话，来自ASR的误识别词，个性化配置文件，麦克风接近等），以其所有形式，辨别碎片和连续句子的含义以通常从语音命令执行意图
自然语言是人类的智慧，自然语言处理（NLP）是AI中最为困难的问题之一，而自然语言理解（NLU）也变成了一个主要的问题，充满了魅力和挑战。...以下理解并不准确，仅限于认知。 ?...在宗成庆老师的《统计自然语言处理》中，把NLP分为以下十六个方向，其中机器翻译、信息检索和问答系统的应用更广泛。。那么NLP是啥呢？...意图表达 Intent意图如何理解呢？在我们开发Android 应用的时候，离不开Intent，尽管和NLU中的意图不太一样，但还是对意图的理解有帮助的。...对于特定领域的问答，DBP 平台还提供了数据训练的能力，无需关注机器学习的算法，只需要提供一些语句的资料即可。 感知自然语言理解，可以从开发小技能开始，5分钟即可创建一个小技能，信不信由你！
机器学习的主要思路是，用算法来对大量的数据进行解析、从中提取特征并学习（称这个过程为“训练”），然后对真实的世界进行预测和判断。...传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类等等。 深度学习（DL）是一种实现机器学习的技术。近几年该领域发展迅速，带动机器学习领域向许多不同的新领域发展（无人车、图像识别、自然语言理解等）。...首先要说明的是，深度学习是基于人工神经网络的，这是一种由人脑结构启发而来的网络结构，而今天要介绍的CNN（卷积神经网络）正是其中应用最为广泛的一种，目前在计算机视觉、自然语言理解等领域都是首选的训练网络...在语言理解这个领域，矩阵的单元不再是图像的像素，而是以矩阵形式表示的句子和文档。矩阵的每一行相当于一个符号（文法中的token），通常会是一个单词，但也可以是一个字母。
要理解用户的指令，就需要对用户输入进行自然语言理解，也就是对转换为文本的用户输入进行分析，得到用户的意图和关键信息。...由于语言本身的特性，任务式对话系统中的自然语言理解有很多难点。 01 自然语言理解的难点 1. 语言的复杂性 语言本身很复杂，虽然有很多语法去描述，但语言不是只用语法就可以描述完全的。...语言的鲁棒性 在语音识别的过程中会产生错字，自然语言理解模块需要对这些错字有容错和纠错的能力。如"我想听葫芦娃十集"识别成了"我想听葫芦娃石级"，自然语言理解模块需要能够对内容进行抽取和纠正。 4....因此，任务式对话系统中的自然语言理解，面临很大的挑战。下面对自然语言理解的主流方法和研究进展进行介绍。 02 规则方法 自然语言理解使用的算法可分为规则方法和机器学习方法。...作者介绍： 沈磊，vivo公司北京AI研究院AI算法工程师，主要方向为自然语言理解和自动问答。目前主要负责基于知识图谱的问答开发工作。
自然语言理解的应用 SNIPS-NLU AI工程：尽量不自己造轮子 什么是自然语言理解 自然语言理解，即Natural Language Understanding，可以认为是特指对话系统/对话机器人/...Chatbot中的NLU组件/模块，也可以认为是所有自然语言理解类任务的总称。...它的目的，是希望计算机能理解人类语言、自然语言，当然也可以是非自然语言，如命令式语言的解析。...它的作用本质上是希望将输入的语言符号，例如自然语言句子、段落，理解为逻辑符号、逻辑推理、变量、实体或者任何可推理可判断的东西。...用NLU改善问答的例子 以上的例子，显然如果我们能够通过自然语言理解，获取用户搜索的句子的时间，还有计算我们数据库中索引了的数据条目的时间，进行时间重合度/匹配度的计算，就能更好的分清楚到底哪个句子应该排在前面
EM（ expectation-maximization，期望最大化）算法是机器学习中与SVM（支持向量机）、概率图模型并列的难以理解的算法，主要原因在于其原理较为抽象，初学者无法抓住核心的点并理解算法求解的思路...本文对EM算法的基本原理进行系统的阐述，并以求解高斯混合模型为例说明其具体的用法。文章是对已经在清华大学出版社出版的《机器学习与应用》一书中EM算法的讲解，对部分内容作了扩充。...算法的历史 EM算法即期望最大化算法，由Dempster等人在1976年提出[1]。这是一种迭代法，用于求解含有隐变量的最大似然估计、最大后验概率估计问题。至于什么是隐变量，在后面会详细解释。...EM算法在机器学习中有大量成功的应用，典型是求解高斯混合模型，隐马尔可夫模型。如果你要求解的机器学习模型中有隐变量存在，并且要估计模型的参数，EM算法很多时候是首选算法。...下图直观的解释了EM算法的原理 ? EM算法示意图 图中的蓝色曲线为要求解的对数似然函数，黄色曲线为构造出的下界函数。
前言 最近在分布式系统一致性方面，Raft算法比较火啊。所以就抽时间看了下这个算法。 之前已经有Paxos算法，用于解决分布式系统最终一致性问题，而且已经有了zookeeper这个成熟的开源实现。...那么这个Raft算法有啥用呢？按照Raft官网的说法，这个算法的错误容忍和性能和Paxos算法类似，但是拥有更加简单易懂的设计。...而且也正是由于能够选举出唯一的主节点（Leader）使得整个通信流程非常地简单，并且易于理解和维护。 那么它是如何做到这些的呢？...其实也是一个javascript的简单实现，有利于我们理解Raft算法的流程。...但是根据自己对这两算法的差异的理解，我自己也能有一些总结，可能不完全正确。
与随机森林一样，Boosting算法也是一种集成学习算法，随机森林和集成学习在SIGAI之前的公众号文章“随机森林概述”中已经介绍。...AdaBoost算法由Freund等人于1995年提出，是Boosting算法的一种实现，与SVM一样，在其发明后的10多年里，得到了成功的应用。...AdaBoost算法简介 AdaBoost算法的全称是自适应Boosting（Adaptive Boosting），是一种二分类器，它用弱分类器的线性组合构造强分类器。...弱分类器和它们的权重值通过训练算法得到。之所以叫弱分类器是因为它们的精度不用太高。 训练算法 训练时，依次训练每一个弱分类器，并得到它们的权重值。...在VJ算法问世之后，出现了各种改进型的方案。
在广阔的人工智能领域中，有着这样一个神奇的分支——自然语言处理，它研究人工智能在各种语言场景中的应用，我们不禁会思考这样一个问题，电脑是怎么理解我们的自然语言的呢。...常见方法 1.基于词典的方法 介绍 在自然语言处理学科发展的早期，人们将一些词语的关系串成一个网络，这个网络也叫作同义词词典，类似下图，从一个单词出发可以得到与它相关的近义词，反义词等，通过这个网络，可以让计算机了解单词之间的相关性...，这些语料库收录了许多人类写的文字，包括一些作家的文章，这些语料库可以看作是一个自然语言处理领域通用的数据集 然后呢我们要对其中的文字进行编码（因为计算机只能理解数字），考虑下面这一句话 sentence...sentence["token_type_ids"]) 由于这个例子中的编码器只是进行批处理，并未在意句子的不同，所以返回的token_type_ids是一样的 结语 我们在这一篇文章中了解到了计算机理解自然语言的基本思想...——将单词编码成数字 同时我们还介绍了一些其他因素，是否要忽略某些词，考虑词属于哪些句子等 要理解一个句子的过程是复杂的，跟着本专栏继续探索吧
然而，尽管取得了令人印象深刻的进步，但其中一个基本能力仍然是难以捉摸的：自然语言 像Siri和IBM的Watson这样的系统可以理解简单的口头表达并回答基本的问题，但是他们不能进行对话，也不能真正理解他们使用的单词...“你不可能拥有一个人性化的没有自然语言理解能力的人工智能（AI）系统，“麻省理工学院认知科学与计算学教授Josh Tenenbaum说，“这是区分人类智慧的最明显的事情之一。”...然后在2012年，同样的一个小组使用深度学习算法赢得了机器视觉比赛，这个算法非常准确。 深度学习神经网络使用简单的技巧识别图像中的对象。...不难看出，机器的语言理解能力对公司有多大价值。谷歌的搜索算法用于简单地跟踪网页之间的关键字的链接。现在，使用名为RankBrain的系统，它会读取页面上的文字，收集意义并提供更好的结果。...Le想进一步发展这种算法。应用用于翻译和图像识别的算法，他和他的同事们构建了Smart Reply，它可以读取Gmail邮件的内容，并提出一些可能的答复建议。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。...语义理解是NLP的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取意义和信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的语义理解。图片词汇语义在自然语言处理中，词汇是理解文本的基础。...常见的语义相似度算法包括余弦相似度、欧几里得距离和曼哈顿距离等。问答系统问答系统是一种基于自然语言处理技术的人机交互系统，旨在回答用户提出的问题。问答系统通常包括问题理解、信息检索和答案生成三个步骤。...总结自然语言处理的语义理解是一种强大的技术，可以帮助我们从大量的文本数据中提取意义和信息。词汇语义、句法分析、语义角色标注、命名实体识别、语义相似度和问答系统是语义理解的常见技术。...随着自然语言处理技术的不断发展，语义理解将在越
点关注，不迷路，定期更新干货算法笔记~ NLP预训练模型需要非常大的参数量以及非常多的语料信息，这些都是希望能尽可能多的记住文本中的知识，以此提升下游任务效果。...知识增强也是NLP未来的重要发展方向，由于在NLU这种需要理解、常识性知识的领域，知识增强更加重要。...在输入部分，除了原始的文本维度embedding，还会引入实体embedding，实体embedding利用TrasE算法基于知识图谱进行预训练。...3 总结 知识增强方法是解决自然语言理解的核心方法，重点在于研究从哪获取知识、如何获取知识以及如何融合知识。
本文以 Vue 原码中的 DOM diff 算法为例，介绍一下这个算法的实现原理。 虚拟 DOM 是用 JavaScript 模拟 DOM 结构，通过计算出最小的变更，操作 DOM 结构，更新视图。...而 Diff 算法是虚拟 DOM 最核心、最关键的部分，好的 Diff 算法可以正确、快速的更新 DOM。DOM diff 算法时间复杂度为 O(n)。...patchVnode 函数 接下来是 diff 算法中最为核心的一个函数：updateChildren。...DOM diff 算法有以下几个特点： 先同级比较，再比较子节点； 先判断一方有 children，一方没有 children 的情况； 比较都有 children 的情况； 递归比较子节点； updateChildren...接着又一轮循环，结果发现循环条件不能满足，diff 算法结束，DOM 更新完成。
答案就是用ransac算法进行过滤。...它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数。...但是，RANSAC并不能保证结果一定正确，为了保证算法有足够高的合理概率，我们必须小心的选择算法的参数。...三、算法 伪码形式的算法如下所示： 输入： data —— 一组观测数据 model —— 适应于数据的模型 n —— 适用于模型的最少数据个数 k —— 算法的迭代次数 t...ransac算法迭代时也必须要规定的误差阀值，来确定是否为内点。 * confidence，置信度。ransac算法每次用于更新迭代次数的参数。
manacher算法是一种求字符串最大回文半径的o(n)的算法。回文就是以一个字符为中心左右两边的字符是相等的，如aba， aa。...但是对于aa来说不是很好求解，manacher算法给出了一种很巧妙的简单放在字符前后左右插入一个特殊字符，如插入#，得到 #a#a#， 最后半径一半就是原来字符的半径。...但是这种算法的复杂度是o(n^2) mancher提出了一种只需要o(n)的方法，方法非常巧妙。举例介绍一下的过程。 先给出几个概念，当前最大回文中心点C， 最大回文右边界R，当前回文中心i。...以python为例的mancher算法 def manacher(st): dst = "" for s in st: dst = dst + "#" + s dst
基于值函数的算法是神经网络与时序差分算法如Q学习相结合的产品。其原理非常简单，神经网络的输入是原始的状态信息，如游戏画面，输出是在这种状态下执行各种动作的回报，即价值函数（Q函数）。...这很容易理解，假设一个动作a的Q函数值本来在所有动作中是第2大的，把它增加0.0001，就变成第最大的，那这种微小的变化会导致策略完全改变。因为之前它不是最优动作，现在变成最优动作了。...策略梯度算法的基本思想 相比之下，策略梯度算法是一种更为直接的方法，它让神经网络直接输出策略函数π（s），即在状态s下应该执行何种动作。...基于此式可以得到REINFORCE算法。该算法每次迭代时先用已经得到的策略执行动作，得到一个片段，然后根据此片段在每个时刻的回报值计算策略参数的梯度值，然后用梯度下降法进行更新。...REINFORCE算法流程如下。 ? 为了加快REINFORCE算法的收敛速度，减小偏差，可以在每次迭代时将回报值R减掉一个基准线值b，由此得到带基准线的REINFORCE算法。
在有了深度图之后呢，SLAM算法就开始工作了，由于Sensor和需求的不同，SLAM的呈现形式略有差异。...这个是Sparse（稀疏）的 这个偏Dense（密集）的 SLAM算法实现的4要素 SLAM算法在实现的时候主要要考虑以下4个方面吧： 1....这个是一个比较有名的SLAM算法，这个回环检测就很漂亮。但这个调用了cuda，gpu对运算能力要求挺高，效果看起来比较炫。...中国香港科技大学、帝国理工等等都有比较好的代表作品，还有一个比较有前景的就是三维的机器视觉，普林斯顿大学的肖剑雄教授结合SLAM和Deep Learning做一些三维物体的分类和识别， 实现一个对场景深度理解的机器人感知引擎...Mobile Robotics Group主要研究领域是大规模的导航和对自然场景理解。据称，团队所拥有的技术非常牛逼，其复杂和先进性远远超过一般的同步定位与地图构建（SLAM）算法。
谈及gbdt算法，不得不提GB与dt算法，即使用梯度提升回归树的方式进行回归提升。...以下贴上经典算法图： 1、第一步，算法中的参数，建立M棵回归树，每颗树的深度都为J，其中有一棵树为第一次建立的回归树，其余M-1棵树为残差（在梯度提升回归树里面为使损失函数最小的梯度向量
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