【导读】基于深度学习的机器翻译往往需要数量非常庞大的平行语料，这一前提使得当前最先进的技术无法被有效地用于那些平行语料比较匮乏的语言之间。为了解决这一问题，Facebook提出了一种不需要任何平行语料的机器翻译模型。该模型的基本思想是, 通过将来自不同语言的句子映射到同一个隐空间下来进行句子翻译。近日，Facebook开源了这一翻译模型MUSE: Multilingual Unsupervised and Supervised Embeddings，并提供预训练好的30种语言的词向量和110个大规模双语词典
跨语言自然语言处理是当下研究的热点。其中，跨语言词向量（Cross-lingual Word Embedding）可以帮助比较词语在不同语言下的含义，同时也为模型在不同语言之间进行迁移提供了桥梁。[Ruder et al., 2017] 详细描述了跨语言词向量学习方法和分类体系，将跨语言词向量按照对齐方式分为了基于词对齐、基于句子对齐、基于文档对齐的方法。其中基于词对齐的方法是所有方法的核心和基础。在基于词对齐的方法中，又有基于平行语料的方法，基于无监督的方法等。近些年，无监督方法成为研究热点。本文主要记录一些跨语言词向量的相关论文。
AI 科技评论按：如今 Facebook 有超过一半的用户使用英语以外的语言，使用了超过 100 种语言。这也给 Facebook 提出了一个巨大的挑战，针对 Facebook 这种服务规模下，使用机器学习和自然语言处理方法（NLP），为每个人提供紧密贴合他们常用语言的良好用户体验。为了更好地服务于 Facebook 社区，无论是通过提供多语言的类似 Recommendations 和 M Suggestion 这样的服务，还是训练系统来检测和删除违规内容的，都需要一种更好的方法来将自然语言处理方法（NLP）拓展到更多语言上去。
【新智元导读】不同语言的数据量不同。一些数据较少的语言，嵌入模型的训练会遇到困难，而跨语言嵌入模型则允许研究者将来自不同语言的词汇投影到共享嵌入空间中，使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上。今天为大家推荐的这篇论文，对跨语言嵌入模型进行了梳理。我们摘取论文的概要和评估部分为您做了介绍。 跨语言嵌入模型允许我们将来自不同语言的词汇投影到共享嵌入空间中。这使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上。本文对跨语言嵌入模型
选自code.facebook 作者：Ves Stoyanov、Necip Fazil Ayan 机器之心编译 传统的自然语言处理系统只能对应于特定语言，如果想要让其应用支持多种语言，则需要从头开始构建相应数量的新系统。Facebook 最近提出的多语言嵌入方法可以在一些「已知」语言上训练 Classifier，应用于「未知」语言上，成功解决了社交平台中 AI 应用的多语言支持问题。本文将向你简要介绍这一技术背后的原理。 在 Facebook 上，超过一半的用户使用非英语语言。整个平台上，人们使用的语言超过
在以上两个自定义函数中，第一个运行正常，第二个与它的设计相仿，函数正常调用，但运行结果并不是我们想要的，说明我们设计的函数出了问题。
来源：PaperWeekly 本文共900字，建议阅读6分钟。 本文为你罗列近期Github上十大有趣的机器学习开源项目。 -01- Face Recognition #世界上最简单的人脸识别库
来源：PaperWeekly 本文共900字，建议阅读6分钟。 本文为你罗列近期Github上十大有趣的机器学习开源项目。 -01- Face Recognition #世界上最简单的人脸识别库 本项目号称世界上最简单的人脸识别库，可使用 Python 和命令行进行调用。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。 项目链接： https://github.com/agei
黑客是一个中文词语，在台湾地区对应的中文词语为骇客，皆源自英文hacker，不同地区的中文使用习惯造成了翻译的差别。实际上，黑客（或骇客）与英文原文Hacker、Cracker等含义不能够达到完全对译，这是中英文语言词汇各自发展中形成的差异。Hacker一词，最初曾指热心于计算机技术、水平高超的电脑专家，尤其是程序设计人员，逐渐区分为白帽(DengKelen)、灰帽、黑帽等，其中黑帽（black hat）实际就是cracker。到了今天，黑客一词已被用于泛指那些专门利用计算机病毒搞破坏的家伙，对这些人的正确英文叫法是Cracker。在媒体报道中，黑客一词常指那些软件骇客(software cracker)，而与黑客相对的是红客。当然，也有正义的黑客
注意：如果您正在查找调查报告，此博客文章也可作为arXiv上的一篇文章。
人类传递信息的载体是语言，不同语言之间的交流靠的是翻译，比如世卫组织在疫情防控中，在官网上发布了一个公告，号召大家勤洗手以预防感染。
目录： 1 AlphaZero-Gomoku 2 OpenPose 3 Face Recognition 4 Magenta 5 YOLOv2 6 MUSE 7 Arnold 8 FoolNLTK 9 Gym 10 style2paints v2.0 1 AlphaZero-Gomoku 用Alpha元下五子棋 项目链接：https://github.com/junxiaosong/AlphaZero_Gomoku 这个项目使用Alpha元算法，通过自训练实现玩五子棋。由于五子棋相比围棋或国际象棋简单得多，
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 目录： AlphaZero-Gomoku OpenPose Face Rec
论文名称：Cross-Lingual BERT Transformation for Zero-Shot Dependency Parsing
今天给大家介绍的是挪威奥斯陆大学语言学系、免疫学系等机构在 arxiv 上发表的预印文章《ImmunoLingo: Linguistics-based formalization of the antibody language》在文章中作者提出了抗体语言的两步语言形式化，以指导可解释抗体LM（language model）设计：（1）识别抗体序列（类似物）共享的自然语言属性。（2）基于已识别的类似物（语言模型）形式化抗体语言。将抗体序列语言的语言形式化整合到预处理抗体LM中。作者表示通过这种方式可以使模型有更好的可解释性，同时保持统计处理大型非结构化数据的能力。
在自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）领域，“词”构成了语言的基础单位。与此同时，它们也是构建高级语义和语法结构的基石。在解决各种NLP问题，如机器翻译、情感分析、问答系统等方面，对“词”的全面了解不仅有助于我们设计更高效的算法，还能加深我们对语言本质的认识。
不同学校教材不通，大部分书都把C语言的基本内容讲出来了，不推荐谭浩强的C语言书，如果仅仅是当第一本C语言书是可以的。
苹果公司最近更新了应用商店审核指南[3]，现在允许模拟器应用进入 App Store。就在几天前，名为 Delta 的模拟器应用登陆了应用商店。Delta 是一款为 iOS 设计的综合模拟器，支持多种任天堂掌机游戏。这款应用其实很早以前就已经开发完成，但之前由于政策限制，只能以非商店形式提供给用户。
义原（Sememe）在语言学中是指最小的不可再分的语义单位，而知网（HowNet）则是最著名的义原知识库。近些年来，包括知网在内的语言知识库在深度学习模型中的重要性越来越显著，然而，这些人工构建的语言知识库往往面临新词不断出现的挑战。知网也不例外，而且其只为中、英文词标注了义原，这限制了它在其他语言的 NLP 任务中的应用。
过去几年，深度神经网络在模式识别中占绝对主流。它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法。在语音识别上也有这个趋势了。而中文文本处理，以及中文自然语言处理上，似乎没有太厉害的成果？尤其是中文短文本处理的问题上，尚且没有太成功的应用于分布式条件下的深度处理模型？（大公司或许有，但没有开源）本文暂且梳理一下，尝试围绕深度学习和 短文本处理的方方面面就最简单的概念进行一次梳理，并且试图思考一个问题：
Go语言中变量的声明和JavaScript很像，使用var关键字，变量的声明、定义有好几种形式
做过Java语言或者 C语言开发的朋友应该很清楚关键字map 吧，它可以将数据以键值对儿的形式储存起来，取值的时候通过KEY就可以直接拿到对应的值，非常方便，是一种非常常用的数据结构。在Objective-C语言中，当然也有这方面的支持，词典对象就是做这个事情的，不过在同一个词典对象中可以保存多个不同类型的数据，不像Java与C只能保存声明的相同类型的数据，这一点还是可以解决不少问题的。 词典的关键字为NSDictionary与NSMutableDictionary。对OC稍有认识的朋友应该从关键字的结构就
作者通过本文概述了 2017 年深度学习技术在 NLP 领域带来的进步，以及未来的发展趋势，并与大家分享了这一年中作者最喜欢的研究。2017 年是 NLP 领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这
选自 tryolabs 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、蒋思源 作者通过本文概述了 2017 年深度学习技术在 NLP 领域带来的进步，以及未来的发展趋势，并与大家分享了这一年中作者最喜欢的研究。2017 年是 NLP 领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这一趋势还会持续下去。 近年来，深度学习（DL）架构和算法在图像识别、语音处理等领域实现了很大的进展。而深度学习在自然语言处理方面的表现最初并没有那么起眼，不过现在我们可以看到深度学习对 NLP 的贡献，在很多常见的 NLP 任务中取得了顶尖的结果
在前面一系列章节中，我们完成了词法解析的各种算法。包括解析正则表达式字符串，构建 NFA 状态就，从 NFA 转换为 DFA 状态机，最后实现状态机最小化，接下来我们注重词法解析模块的工程化实现，也就是我们将所有算法集合起来完成一个可用的程序，由此在接下来的章节中，我们将重点放在工程实现上而不是编译原理算法上。
哈哈，怎么说呢，觉得那时候的自己还是很幼稚很单纯的啊。今天顺带拿出来给大家分享一下吧。
上周还是什么时候，和老大的一次谈话，他提到，他觉得Java程序员只能是个半吊子（大概意思是这样）。当时，我反驳说，其实还是可以有牛人的。但元旦琢磨了下，觉得还是一个思考层次的问题。 如果单从Java语言来看，确实是很简单的。没有指针，内存自动回收，大量的设计模式，简化了递归的思考，真把人当成了一个傻子，希望把所有复杂性都掩盖好，这样就不容易犯错。好笑的是，现在大量的学校开始以Java作为教学语言，这有没有问题？如果教学是以简化编程，更注重计算机科学的学习，那没有问题。当如果天天讲一些Java的新特性
隔行如隔山，初学编程往往不知道从何入手，非常迷茫，以下几个问题是我经常被问到的，总结出来分享给读者。
学习Python这么久，大家都知道 Python 是一个 “胶水语言”，应用范围非常广，上到人工智能、机器学习、数据分析，下到各种脚本处理日常。
本文章将围绕C展开来写一篇基础(小白)的博客。本人想从零基础开始慢慢的写，所以就先从概述开始了，慢慢的由低到高吧，就像是我们一开始都是从hello word开始入门一样。当然这篇博客大家可能会觉得水🌊
面向对象对应于面向过程，是开发人员在开发过程当中的思路，是程序员的世界观，Python 一切皆对象。
Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。
Python 的起源 Python的作者，Guido von Rossum，确实是荷兰人。1982年，Guido从阿姆斯特丹大学(University of Amsterdam)获得了数学和计算机硕士
这是java编写的C语言词法分析器，我也是参考很多代码，然后将核心代码整理起来，准备放在QQ空间和博客上，目的是互相学习借鉴，希望可以得到高手改进。这个词法分析器实现的功能有打开文件、保存文件、打开帮助文档、文本域内容的剪切和复制和黏贴、进行词法分析 程序的项目结构如图，Word类和Unidentifiable类是两个JavaBean类，存放的参数有两个row(整型)、word(String)，row用于获取行数，word用于获取标识符，LexerFrame是词法分析器的界面类，Analyze封装了进行词法分析的核心代码 ，doc文件夹放一个帮助文档，当用户点击帮助按钮时可以弹出来以帮助用户使用。 Github项目链接：https://github.com/u014427391/lexer1.1.0，欢迎star //核心程序：
Python简单含义：Python是一门动态数据类型、面向对象的解释型语言，主要用于人工智能的各个领域，如机器学习、爬虫与数据分析、深度学习、计算机视觉等。
力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。
这篇论文的作者是来自于Google Research的Telmo Pires，Eva Schlinger和Dan Garrette。既然BERT能够在每一层都学习到特殊的表层、句法以及语义特征表示，那么多语言BERT（M-BERT）在上面学到了什么呢？多语言BERT在零样本迁移学习上又表现如何呢？
大部分 NLP 问题是关于英语语言处理的，英语语言具备优秀的语言技术支持，而同类的支持对于阿尔巴尼亚语、缅甸语、宿务语等语种而言非常有限。弥补不同语种之间的数字鸿沟对于科学和民主都至关重要，同时这也代表了一种巨大的增长潜力。而其关键挑战在于，对齐不同语言的基础语义单元。
动态类型(dynamic typing)是Python另一个重要的核心概念。我们之前说过，Python的变量(variable)不需要声明，而在赋值时，变量可以重新赋值为任意值。这些都与动态类型的概念相关。 动态类型 在我们接触的对象中，有一类特殊的对象，是用于存储数据的。常见的该类对象包括各种数字，字符串，表，词典。在C语言中，我们称这样一些数据结构为变量。而在Python中，这些是对象。 对象是储存在内存中的实体。但我们并不能直接接触到该对象。我们在程序中写的对象名，只是指向这一对象的引用(refere
Python是我喜欢的语言，简洁、优美、易用。前两天，我很激昂地向朋友宣传Python的好处。 “好吧，我承认Python不错，但它为什么叫Python呢？” “呃，似乎是一个电视剧的名字。” “那你说的Guido是美国人么？” “他从Google换到Dropbox工作，但他的名字像是荷兰人的。” “你确定你很熟悉Python吗？” 所以为了雪耻，我花时间调查了Python的历史。我看到了Python中许多功能的来源和Python的设计理念，看到了一门编程语言的演化历史，看到了Python与开源运动的奇妙联
Python的创始人吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum），在1989年12月的圣诞节期间，为了打发时间，决定开发一种新的脚本解释程序，作为ABC语言的继承。 现在，python以其优美
参考博客：Python进阶09 动态类型 Python深入06 Python的内存管理 都是非常棒的文章
从事嵌入式研发行业十年，认为学习就是要不断的吸纳知识，在研发过程中，经常会遇到一些问题，这种发现问题并解决问题的过程就是进步。
Python是一种计算机程序设计语言。你可能在之前听说过很多编程语言，比如难学的C语言（语法和实现难度），非常流行的JAVA语言（尤其是现在分布式存储和服务），非常有争议的PHP（常见 WordPress 大多网站），前端HTML、JavaScripts、Node.JS、还有最近随着容器风行的Golang等等。那Python是What？
最早的C语言仅仅用来编写小而美的代码，总共不超过100行，随着计算机软件的发展，小程序变成了大型软件工程，整个项目是由多人协同开发完成的，一个人显然已经玩不动了，这时候也就出现了模块化编程的概念。
Python是我喜欢的语言，简洁，优美，容易使用。前两天，我很激昂的向朋友宣传Python的好处。 听过之后，朋友问我：好吧，我承认Python不错，但它为什么叫Python呢？ 我不是很确定：呃，似乎是一个电视剧的名字。 朋友又问：那你说的Guido是美国人么？ (Guido von Rossum，Python的作者) 我再次不是很确定：他从google换到Dropbox工作，但他的名字像是荷兰人的 (有一个von在中间)。 所以，后面我花了些时间调查Python的历史。这是很好的学习。我看到了Pytho
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