代码、数据、实验地址:https://worksheets.codalab.org/worksheets/0x9a15a170809f4e2cb7940e1f256dee55/
接下来,我来看看它到底是何方圣神,魅力何在。一起与它交流探讨有关世界杯的话题,走进世界杯。
11月30日,OpenAI研究实验室推出了聊天机器人ChatGPT,一跃成为人工智能领域的“当红炸子鸡”。 有账号的人在问它各种天马行空的问题,没账号的人都在求账号注册攻略,连埃隆·马斯克都在推特公开评价它“scary good”。截至当地时间12月5日,ChatGPT已经拥有超过100万用户。 对于网络安全从业者来说,ChatGPT到底能干什么?也许是代码审计、漏洞检测、编写软件或对shellcode进行逆向。 什么是GPT? 根据OpenAI介绍,ChatGPT 由GPT-3.5 系列模型提供支持
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,
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。
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。
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。
近年来,随着问答技术和多模态理解技术的蓬勃发展,视觉问答任务(Visual Question Answering)变得越来越受关注。诸如 VQA、CLEVER、Visual-7W 等大规模视觉问答数据集陆续发布,极大地推动了视觉问答任务的迭代发展。然而,当前大部分视觉问答数据都是人工合成问题,如 “她的眼睛是什么颜色” 这种标注者在看到图片后虚构设计出的。人工产生的数据会相对简单、低质甚至有偏。因此,在这项工作中,我们基于 QQ 浏览器中用户真实的问题,提出了一个基于中文的大规模图片问答数据集:ChiQA。
对于刚入门NLP的伙伴来说,看到NLP任务很容易觉得眼花缭乱,找不到切入点。总的来说,NLP分为五大类无数小类,虽然种类繁多,却环环相扣。无论我们一开始学习的是什么方向,当做过的东西越来越多,学习范围越来越大的时候,总可以形成闭环。
下面内容来自一篇很有趣的文章——Rubber Duck Problem Solving:https://blog.codinghorror.com/rubber-duck-problem-solving/,简单翻译了一下,希望对大家有帮助:
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。
作者:Siva Reddy、Danqi Chen、Christopher D. Manning
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。
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。
作为一个程序员,在使用 ChatGPT 的过程中,我也问了很多技术性的问题,总体来说他对复杂问题可以帮你拆解提供思路,简单问题可以直接给你答案。但是这些答案都是需要去仔细甄别的。另外,在使用时,提问的方式也有一些学问。下面,我会针对几个问题对其回答进行论证。
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。
在复制和粘贴代码之前,您必须确保拥有复制和粘贴该代码的合法权利。没有这种合法权利,你就会偷走其他人的知识产权。那只是懒惰。
NewBeeNLP公众号原创出品 公众号专栏作者 @Maple小七 北京邮电大学·模式识别与智能系统 今天和大家分享 Facebook 发表于 NeurIPS 2020 的工作,既然『
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AI 科技评论按:斯坦福大学 NLP 组(Stanford NLP Group)昨晚发出公告,文本理解挑战赛 & 数据集 SQuAD 升级为 SQuAD 2.0,在原来基础上增加对抗性问题的同时,也新增了一项任务「判断一个问题能否根据提供的阅读文本作答」。新版本 SQuAD 2.0 由斯坦福大学计算机系 Pranav Rajpurkar, Robin Jia, Percy Liang 三人在获得 ACL 2018 最佳论文奖的论文《Know What You Don't Know: Unanswerable Questions for SQuAD》(https://arxiv.org/abs/1806.03822)中提出。SQuAD 页面的主题色也从玫红色更换为了蓝紫色。
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