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你的英语不行!微软亚研自动语法纠错系统达到人类水平

用于语法纠错(GEC)的序列到序列(seq2seq)模型(Cho et al., 2014; Sutskever et al., 2014)近年来吸引了越来越多的注意力(Yuan & Briscoe, 2016; Xie et al., 2016; Ji et al., 2017; Schmaltz et al., 2017; Sakaguchi et al., 2017; Chollampatt & Ng, 2018)。但是,大部分用于 GEC 的 seq2seq 模型存在两个缺陷。第一,seq2seq 模型的训练过程中使用的纠错句对有限,如图 1(a)所示。受训练数据的限制,具备数百万参数的模型也可能无法实现良好的泛化。因此,如果一个句子和训练实例有些微的不同,则此类模型通常无法完美地修改句子,如图 1(b)所示。第二,seq2seq 模型通常无法通过单轮 seq2seq 推断完美地修改有很多语法错误的句子,如图 1(b)和图 1(c)所示,因为句子中的一些错误可能使语境变得奇怪,会误导模型修改其他错误。

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一文解读央行 DC/EP 技术细节:特征、实现细节与离线支付场景

最近关于人行的数字货币DCEP(Digital Currency Electronic Payment)的消息不断涌现,加上Facebook的libra对数字货币的推波助澜,以及政府将区块链定位为核心技术自主创新重要突破口,一下子区块链的风头无出其右。在看了央行数字货币研究所所长穆长春先生对 DCEP以及libra的分析对比后,本人对 DCEP 的顶层设计非常好奇,但是苦于当前关于 DCEP 的相关报道都是基于宏观方面的,作为一个技术人员迫切的想知道 DCEP 与区块链的切合点,于是在仔细阅读了人行的数字货币系统的专利后,写一篇作为一个技术人员或者说区块链从业人员的角度来看DCEP的某些技术细节。

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对比七部委代币公告,逐条解读币乎的合规性

中国人民银行 中央网信办 工业和信息化部 工商总局 银监会 证监会 保监会关于防范代币发行融资风险的公告 中国证监会 www.csrc.gov.cn 时间:2017-09-04 来源:证监会   近期,国内通过发行代币形式包括首次代币发行(ICO)进行融资的活动大量涌现,投机炒作盛行,涉嫌从事非法金融活动,严重扰乱了经济金融秩序。为贯彻落实全国金融工作会议精神,保护投资者合法权益,防范化解金融风险,依据《中华人民共和国人民银行法》、《中华人民共和国商业银行法》、《中华人民共和国证券法》、《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国电信条例》、《非法金融机构和非法金融业务活动取缔办法》等法律法规,现将有关事项公告如下:

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领券