开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Post__in 'orderby‘orderby’orderby

"Post__in 'orderby'orderby'orderby'" 这个问答内容不是一个完整的问题或句子，无法理解其具体含义。请提供一个完整的问题或句子，以便我能够给出相应的答案。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

自然语言处理让人类都懵逼，看谷歌人工智能怎么破

GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 上周，谷歌发布了Parsey McParseface（对于一个挑战人工智能领域最难问题的尖端技术，这也真是迷之命名）。虽然过去的五年，计算机完成了许多了不起的壮举——从赢得“

05

权威详解：《一站到底》里的AI汪仔，到底靠什么技术碾压人类

量子位 | 若朴发自凹非寺春天来了，又到了人机交战的季节。七年前的二月，IBM人工智能计算机Watson在答题节目《Jeopardy!(危险边缘)》中称王，击败了这个节目历史上最强大的两位人类高手。这个二月，搜狗人工智能机器人汪仔在答题节目《一站到底》中登场，击败了站到最后的人类选手。在《jeopardy!》里，最强的人类选手最后不得不写下名句，俯首称臣；而在《一站到底》的赛场上，汪仔也表现出碾压般的优势。同样是答题节目，同样是人工智能，七年时间过去，现在的汪仔和当年的Watson，到底有何不同？

06

CVPR 2018 | 逆视觉问答任务：一种根据回答与图像想问题的模型

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？

00

出身清华姚班，斯坦福博士毕业，她的毕业论文成了「爆款」

陈丹琦激动人心的研究迅速在社交网络和其他专注机器学习的新闻网站上传播。她的指导老师——斯坦福 AI 实验室负责人、人工智能领域著名学者、斯坦福大学语言学和计算机科学教授克里斯托弗·曼宁（Christopher Manning）在采访中表示：「陈丹琦是使用神经网络方法解决自然语言理解问题方面的先驱。她简单、干净、高成功率的模型吸引了众人的目光……她的这篇毕业论文主要研究神经网络阅读理解和问答，这些新兴技术正在带来更好的信息访问方式——它可以让计算机系统可以真正回答你的实际问题，而不是简单地返回文档搜索结果。」

04

BERT之后，GLUE基准升级为SuperGLUE：难度更大

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。

02

深度学习在自然语言处理中的应用

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。

04

AI时代Chatbots对话式交互系统的技术与挑战

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

06

【NLP】三分钟带你看懂如何做网页搜索

01 — 搜索基本过程对于网页搜索，传统的过程可以理解为：用户提交POST，搜索引擎返回RESPONSE。最开始的搜索过程，用户基本上是提供关键词，然后搜索引擎进行字符串匹配，给出一些含有这些关键词的候选集网页candidates，然后采用rank模型进行排序，将得分最高的网页靠前显示给用户（当然，某些给了钱做广告的网页就是例外了）。然而，现在的用户搜索越来越口语化和知识化，搜索引擎慢慢也向QA（问答系统）进行转变，不再仅仅是字符串匹配的过程了。例如用户搜索“刘德华”的妻子这个问题，搜

09

业界 | 谷歌AI上线“与书籍对话”项目，从10w+本书中搜索你要的答案

大数据文摘作品编译：魏子敏、蒋宝尚在使用日常语言与计算机交谈时，计算机如何理解我们？谷歌的方法是利用数十亿条对话来直接告诉人工智能，真正的人类对话是什么样的。而书籍，可能是人类完整语句最大的汇聚地。谷歌AI的Talk to Books项目昨日上线，旨在通过搜索挖掘这片人类完整语句的宝藏。网站链接： https://research.google.com/semanticexperiences/about.html 在Talk to Books中，当你输入一个问题或一个陈述时，谷歌的模型会查看超过

03

ACL 2018 | 问答模型真的理解问题吗：归因分析可轻松构造对抗问题样本

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

03

无所不能的AI机器人放弃高考，竟是被它吓退了…

据国外媒体报道，日本国立情报学研究所（NII）的研究人员宣布，放弃让人工智能系统“Torobo-kun”参加东京大学入学考试的计划。作为NII开发的人工智能机器人，Torobo-kun的终极目标是通过

05

斯坦福齐鹏、陈丹琦解读两大新QA数据集：超越模式匹配的机器阅读理解

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）。

03

不容错过，飞桨产业级PaddleNLP全景图大揭秘！

https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/v1.5.1/PaddleNLP

01

独家 | 一文读懂自然语言处理NLP（附学习资料）

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

语言处理想突破，三座大山必须过

如果是人类来回答这个问题，即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答，但对机器来说，除非依赖大量人为制定的规则，回答这样的问题难度堪比“哥德巴赫猜想”。

01

百度王海峰Quora精华整理：未来5-10年，NLP领域将会有什么进展？

AI科技评论按：近日吴恩达发文将在4月底离职百度。几乎在同一时间，百度也宣布进一步深度整合，将包括NLP、KG、IDL、Speech、Big Data等在内的百度核心技术，组成百度AI技术平台体系（AIG），并任命百度副总裁王海峰为AI技术平台体系（AIG）总负责人，同时晋升为Estaff成员，转向百度集团总裁和首席运营官陆奇汇报。王海峰是自然语言处理领域的权威科学家，是该领域最具影响力的国际学术组织ACL 50多年历史上唯一出任主席（President）的华人，同时也是截至目前最年轻的ACL Fel

04

专栏 | 微软亚洲研究院：NLP将迎来黄金十年

在 1998 年微软亚洲研究院成立之初，NLP 就被确定为最重要的研究领域之一。历经二十载春华秋实，在历届院长支持下，微软亚洲研究院在促进 NLP 的普及与发展以及人才培养方面取得了非凡的成就。共计发表了 100 余篇 ACL 大会文章，出版了《机器翻译》和《智能问答》两部著作，培养了 500 名实习生、20 名博士和 20 名博士后。我们开发的 NLP 技术琳琅满目，包括输入法、分词、句法/语义分析、文摘、情感分析、问答、跨语言检索、机器翻译、知识图谱、聊天机器人、用户画像和推荐等，已经广泛应用于 Windows、Office、Bing、微软认知服务、小冰、小娜等微软产品中。我们与创新技术组合作研发的微软对联和必应词典，已经为成千上万的用户提供服务。

04

NLTK学习笔记（二）

词意消歧在词意消歧中，我们要算出特定上下文中的词被赋予的是哪个意思。思考存在歧义的词 serve 和 dish： (1) a. serve: help with food or drink; hold an office; put ball into play b. dish: plate; course of a meal; communications device 在包含短语 he served the dish 的句子中，你可以知道 serve 和 dish 都用的是它们与食物相关的含义。在短

07

报告 | 腾讯知文，从0到1打造下一代智能问答引擎【CCF-GAIR】

2018年7月1日上午自然语言处理专场中腾讯知文算法负责人钟黎就NLP、NLU、dialogue等面临的问题，做了其“从0到1打造下一代智能问答引擎”的报告。

00

一周论文 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究#4

作者丨崔万云学校丨复旦大学博士研究方向丨问答系统，知识图谱领域问答的基础在于领域知识图谱。对于特定领域，其高质量、结构化的知识往往是不存在，或者是极少的。本章希望从一般文本描述中抽取富含知识的句子，并将其结构化，作为问答系统的知识源。特别的，对于不同的领域，其“知识”的含义是不一样的。有些数据对于某一领域是关键知识，而对于另一领域则可能毫无意义。传统的知识提取方法没有考虑具体领域特征。本章提出了领域相关的富含知识的句子提取方法，DAKSE。DAKSE 从领域问答语料库和特定领域的纯文本文档中学习富

08

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭