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ACL2016最佳论文:通过整合基于路径的方法和分布式的方法,改善词对检测

摘要 在自然语言处理(NLP)中,理清词对关系是一项的关键任务 ,在一份使用两种互补方法的文献中也强调这一点。分布式方法:其监督式的变体是目前最好的任务执行器;基于路径的方法:它只受到少许的研究关注。我们发现,改善后的基于路径的算法——其依赖的路径(dependency path)通过递归神经网络进行编码——与分布式方法相比应该能达到理想结果。然后,我们将所用方法延伸为整合基于路径的和分布式的信号,这显著地将此任务上的性能提高到了当前最佳的水平。 1.简介 在自然语言处理任务中,词对关系是非常重要的词汇语

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谈微服务架构设计模式

随着网络基础设施的高速发展,以及越来越多的个体接入互联网,在考虑构建支持海量请求以及多变业务的软件平台时,微服务架构成为多数人的首选。微服务架构的出现时服务事物发展规律的:当问题足够大,有足够多的的不确定因素时,人们习惯于把大的问题拆分成小的问题。通过分割,抽象和重用小而可靠的功能模块来构建整体方案。但是当这些小的,可重用的部分多来越多的时候,又会出现新的问题。再相似的阶段,人们遇到的问题也是相似的,这个时候人们需要一些共识,需要用一些通用的词汇来描述问题以及解决方案,这也是人们知识的总结,微服务模式就是这样的总结和概括,是一种可以通用的共识,用于描述微服务领域的中的问题及解决方案。

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