最近学习js的时候看到了一段代码,思考再三之后仍然不是很理解,于是决定到尽可能多的平台进行提问,目的有二:1.最主要的,解决问题;2.借这个机会测试哪些平台可以在短时间内给予提问者反馈和援助,从而作为下次提问的首选之地。最后问题是解决了,但是关于提问这件事再次有了不一样的感想。
由微软亚洲研究院(MSRA)的自然语言处理(NLP)团队和Microsoft Redmond的语音对话团队的研究人员在斯坦福大学的会话问答(CoQA)挑战赛中处于领先地位。
本文介绍了人工智能语音交互的基本环节,包括语音识别、语音合成、语义理解和对话管理。文章还列举了一些著名的语音交互产品,如苹果的Siri、亚马逊的Echo和天猫魔盒等。最后,作者提醒读者,语音交互技术目前仍在不断发展中,尚未完全成熟,但未来具有广泛的应用前景。
对于搜索引擎而言,每天都在修正相关的算法,其核心的目的就是,精准的识别优质的能够解决用户搜索需求的内容。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
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
了解了正则表达式,想必一般情况下的匹配都不会出现什么问题,但是如果一些特殊情况,可能需要用到一些更高级的正则表达式匹配操作,本节我们来说明一下正则表达式的一个较常用又比较重要的知识点——零宽断言。 实例引入 首先我们来看一个例子,这里有一段问答对话: 问:我用的是Windows XP+Service Pack 2,为什么无法安装输入卡号和密码的控件? 答:在Windows XP+Service Pack 2、Windows 2003等操作系统中,用户可以自己选择是否安装控件。 问:为什么我看到的卡号输入框
随着传统的目标检测和目标识别方法的发展,很多问题已经得到了解决,人们对于解决更具挑战性的问题的兴趣也在激增,这些问题需要计算机视觉系统更好的「理解」能力。图像描述 [31]、可视化问答 [2]、自然语言对象检索 [20] 和「可视化图灵测试」[11] 等都存在要求丰富的视觉理解、语言理解以及知识表征和推理能力的多模态 AI 挑战。随着对这些挑战的兴趣不断增加,人们开始审视能够解决这些问题的基准和模型。发现意想不到的相关性、提供找到答案的捷径的神经网络,到底是针对这些挑战取得的进展,还是只是最新的类似于聪明的汉斯 [29,30] 或波将金村 [12] 这样的矫饰结果呢?
编者:本文来自复旦大学博士崔万云在携程技术中心主办的深度学习Meetup上的主题演讲,分享了复旦大学研发的基于知识图谱的QA系统。戳上面的“携程技术中心”(ctriptech)关注,可获知更多技术分享信息哦。 崔万云老师的分享可点下面的视频看回放,下载演讲PPT请点击阅读原文。 QA系统用于回答人们以自然语言形式提出的问题,其在互联网、通信及医疗等领域获得显著的成功。其中,IBM研发的Watson系统就在与人类的答题比赛中获胜并首次获得100万美金奖励;苹果的Siri系统成功运行于iPhone之中,改变人与
BERT和GPT-2之类的深度学习语言模型(language model, LM)有数十亿的参数,互联网上几乎所有的文本都已经参与了该模型的训练,它们提升了几乎所有自然语言处理(NLP)任务的技术水平,包括问题解答、对话机器人和文档理解等。
由中国计算机学会(CCF)主办、雷锋网与香港中文大学(深圳)全程承办的 AI 盛会 --「全球人工智能与机器人峰会」(CCF-GAIR),将于 7.7-7.9 日在深圳召开。 CCF-GAIR 为国内外学术、业界专家提供一个广阔交流的平台,既在宏观上把握全球人工智能趋势脉搏,也深入探讨人工智能在每一个垂直领域的应用实践细节。 延续上一次大会的顶级嘉宾阵容,本次 CCF-GAIR 2017 将会迎来更多人工智能和机器人行业重磅专家。在未来的一段日子里,雷锋网将陆续放出嘉宾介绍。今天要介绍的是搜狗CEO王小
英文全称: Regular Expression. 简称 regex或者re.正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式. 我们一般使用正则表达式对字符串进行匹配和过滤. 使用正则的优缺点:
在日常开发列表中会有很多的小图片,例如上图列表中的1-5小图标。如果每个小图片都分为一个小图片进行请求。这样就需要请求5次服务器。
前言:之前我们讲了很多与语音处理有关的任务,这次我们来讲和自然语言处理相关的任务。NLP任务大体可以分成两大类,一种是文本序列到文本序列,比如机器翻译,文本风格迁移等,另一种是序列到类别,比如情感分类,实体命名识别,主题分类,槽位填充等。
摘要 一直以来,人机交互方式都在发生着不断的变化,从命令行交互,GUI交互,GUI+交互,直到现在的对话交互(CUI)。之前传统交互都是人在适配机器,而CUI则实现了机器来适配人。本次演讲将介绍常用的
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 生活是一个戏剧化的表演过程,人设就是这场演出的主角。回望过去,你是否还记得那些精心设置过的头像和兴趣标签?时间来到现在,00后们已经站上了社交的中心舞台。他们有着丰富的物质条件,他们伴随着手机长大,他们说着扩列、cqy、后宫同好宿敌这些“黑话”。 当00后们为自己的线上社交打造人设时,其表现会有什么不同?回归设计本身,有哪些不变的技巧可以帮助用户建立和应用人设呢?带着这些疑惑,本“老阿姨”卧底扩列群,遍历新兴的社交应用,带你康
作者:马少平 清华大学计算机系教授,博士生导师,中国人工智能学会副理事长,中国中文信息学会副理事长。主要研究方向为智能信息处理,包括文本信息检索、网络用户行为分析、个性化推荐、社交媒体分析等。 在2016年3月份,正当李世石与AlphaGo进行人机大战的时候,我曾经写过一篇《人工智能的里程碑:从深蓝到AlphaGo》,自从1997年深蓝战胜卡斯帕罗夫之后,随着计算机硬件水平的提高,计算机象棋(包括国际象棋和中国象棋)水平有了很大的提高,达到了可以战胜人类最高棋手的水平。但是,长期以来,在计算机围
作为一个高大上的码农,你肯定用到过 StackOverflow,必须的。会有人否定这个断言么?那他恐怕不是真正的码农,或者说还没入门。StackOverflow 对于码农的重要性,基本就和诸葛亮对刘备的重要性差不多,它上知 Java 下知 MySQL,中间懂得各种算法。只要你拥有与它沟通的技巧,它几乎可以回答你遇到的任何技术问题。
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。
过去一年来,机器学习模型在 NLP 领域很多语言理解任务上的表现都获得了极大提升。Elmo、BERT、ALICE、之前被称为 BigBird 的模型(现在叫做 MT-DNN)都取得了显著进展,OpenAI GPT 也有一种非常有效的方案,即将用简单的多任务在大量文本数据集上预训练的语言建模方法与将所得模型适应到下游应用的迁移学习技术结合起来。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云