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答案: 根据提供的问答内容,Magnific有两个接近的x是一个不完整的句子,无法确定具体指的是什么。如果是指一个名词或概念,需要提供更多的背景信息才能给出完善的答案。如果是指一个数学表达式,可以解释为Magnific有两个接近的x,表示有两个非常接近的数值x。
请提供更多的背景信息或明确问题,我将尽力给出相应的答案。
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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。
WolframAlpha (WA) 是一个计算知识引擎,这是一种非常奇特的方式,可也以说 WolframAlpha 是一个可以回答你问题的平台。 WolframAlpha 以其数学能力而闻名,它可以成为一个非常强大的工具来帮助你进行计算。
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。
前言 自然语言处理是文本挖掘的研究领域之一,是人工智能和语言学领域的分支学科。在此领域中探讨如何处理及运用自然语言。 对于自然语言处理的发展历程,可以从哲学中的经验主义和理性主义说起。基于统计的自然语言处理是哲学中的经验主义,基于规则的自然语言处理是哲学中的理性主义。在哲学领域中经验主义与理性主义的斗争一直是此消彼长,这种矛盾与斗争也反映在具体科学上,如自然语言处理。 早期的自然语言处理具有鲜明的经验主义色彩。如1913年马尔科夫提出马尔科夫随机过程与马尔科夫模型的基础就是“手工查频”,具体说就是
作者:David Linkletter 翻译:loulou 审校:Nothing 当您计算时会得到什么结果?它看起来只是个简单的算术,但在社交媒体上关于它的讨论却在不断传播。这个问题已经传遍了社交媒体
自己也写过一篇关于NLP研究领域的个人粗浅的理解与入门学习建议----吾爱NLP(3)—我对NLP的理解与学习建议,今日偶然发现了微软亚研大佬的这篇文章,不仅介绍了NLP相关的各个研究领域以及入门实践的路径,还简单的解读了如何完成一篇学术论文,特此转载希望对各位有帮助。
本项目基于chatterbot0.8.7来开发,但不仅于此。让我们先对chatterbot做一个简单的了解。
AI 科技评论按:增强学习和人类学习的机制非常相近,DeepMind 已经将增强学习应用于 AlphaGo 以及 Atari 游戏等场景当中。作为智能教育领域的引领者,阿凡题研究院首次提出了一种基于 DQN(Deep Q-Network)的算术应用题自动求解器,能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程,并利用 BP 神经网络良好的泛化能力,存储和逼近增强学习中状态-动作对的 Q 值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异,将平均准确率提升了将近 15%。 研究背景 自动求解数学应用题(MWP)的研究历史可
团队:阿凡题研究院、电子科技大学、北京大学 作者:王磊,张东祥,高联丽,宋井宽,郭龙,申恒涛 【新智元导读】增强学习和人类学习的机制非常相近,DeepMind已经将增强学习应用于AlphaGo以及Atari游戏等场景当中。阿凡题研究院、电子科技大学和北京大学的合作研究首次提出了一种基于DQN(Deep Q-Network)的算术应用题自动求解器,能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程,并利用BP神经网络良好的泛化能力, 存储和逼近增强学习中状态-动作对的Q值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异,将平
【AI科技大本营导读】增强学习和人类学习的机制非常相近,DeepMind已经将增强学习应用于AlphaGo以及Atari游戏等场景当中。作为智能教育领域的引领者,阿凡题研究院首次提出了一种基于DQN(Deep Q-Network)的算术应用题自动求解器,能够将应用题的解题过程转化成马尔科夫决策过程,并利用BP 神经网络良好的泛化能力,存储和逼近增强学习中状态-动作对的Q 值。实验表明该算法在标准测试集的表现优异,将平均准确率提升了将近15%。 作者 | 王磊,张东祥,高联丽,宋井宽,郭龙,申恒涛 ▌研究
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题?比如「世界上有多少个国家」,当你看到谷歌向你展示的是准确的答案,而不只是链接列表时,你是否感到十分惊讶?这个功能显然很酷炫也很有用,但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题,比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」,你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案(即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案)。
近年来,深度学习方法极大的推动了自然语言处理领域的发展。几乎在所有的 NLP 任务上我们都能看到深度学习技术的应用,并且在很多的任务上,深度学习方法的表现大大超过了传统方法。可以说,深度学习方法给 NLP 带来了一场重要的变革。
AI 科技评论按:当 AlphaGO 横扫之后,越来越多的学者意识到强化学习在人工智能领域所扮演的重要角色。同时随着深度学习的发展,应用深度学习,很多自然语言的传统难题得到突破。另外,引用 David Silver 的一句话:深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)。
这段外表看起来有点像区块链地址(16进制地址)的乱码,第一次让接近神的牛顿爵士不得不以一种密码学的方式声明他对另一项重要研究的首发权,而这一次,他的对手则是当时欧洲大陆数学的代表人物,戈特弗里德·威廉·莱布尼茨,如图1所示。在科学史上,没有哪一个争论能够和牛顿与莱布尼茨的争论相比较,因为他们争夺的是人类社会几乎所有领域中无可取代的角色,反应变化这一最普遍现象极限的理论:微积分。 对教师而言,在大学的微积分教学很多都流于机械,不能体现出这门学科是一种震撼心灵的智力奋斗的结晶。对很多同学而言,回忆起高等数学中微积分的内容,简直是一段不堪回首的往事。
雷锋网 AI 研习社按:当 AlphaGO 横扫之后,越来越多的学者意识到强化学习在人工智能领域所扮演的重要角色。同时随着深度学习的发展,应用深度学习,很多自然语言的传统难题得到突破。另外,引用 David Silver 的一句话:深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)。
最近在学NLP,给自己扫扫盲,看看NLP具体干什么,本文先学学概念,后面再深入。(不是很深入的文章,高手误入。) 自然语言处理(简称NLP),是研究计算机处理人类语言的一门技术,是人工智能(AI)的一个子领域,包括: 1.句法语义分析:对于给定的句子,进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。 2.信息抽取:从给定文本中抽取重要的信息,比如,时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来,就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什
随着人工智能的发展,人机交互技术愈发成熟,应用场景也越来越多。智能客服是人机交互在客服领域的一个应用,服务于客人以及相关的客服人员。本文将介绍智能客服在旅游场景下的主要技术和应用。
AI 科技评论:不久前,斯坦福大学的计算机科学博士陈丹琦的一篇长达 156 页的毕业论文《Neural Reading Comprehension and Beyond》成为「爆款文章」,一时引起了不小轰动。而本文是她与同样师从 Christopher Manning 的同学 Peng Qi 一起发表的文章,两位来自斯坦福大学的 NLP 大牛在文中一起探索了机器阅读的最新进展。AI 科技评论编译如下。
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