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  • 【NLP】语义角色标注(Semantic Role Labelling)

    :zhuanlan.zhihu.comp35789254在自然语言处理中,从分析技术上可以分为下面三种 词法分析 lexical analysis句法分析 syntactic parsing语义分析 semanticSRL定义 Semantic Role Labeling (SRL) is defined as the task to recognize arguments for a given predicateand assign semantic role labels to them.语义角色标注是一种浅层语义分析技术,以句子为单位,分析句子的谓词-论元结构,其理论基础来源于Fillmore(1968);Semantic Adjuncts表示不与谓词直接相关的论元,可独立存在,用ArgM-XXX来表示,例如时间、地点、目的、程度、范围等等;SRL语义角色标签和含义如下所示?role labels and annotation schema but related latent semantic meaning, can alleviate this problem.
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  • 语义版本号(Semantic Versioning)

    语义版本号(Semantic Versioning) 发布于 2018-04-12 12:20 更新于 2018-06-30 01:19 版本号格式不陌生吧,.NET 传统的版本号格式类似这样 1.5.1254.0rc1.0.1-beta1.0.1-alpha21.0.1-alpha1.0.1-aaaNuGet 4.3.0 以上,并且 Visual Studio 2017 的 15.3 以上版本开始支持语义版本号 2.0(Semantic如果希望自动化地在项目中生成语义版本号,可阅读我的另一篇博客 使用 GitVersion 在编译或持续构建时自动使用语义版本号(Semantic Versioning)。----参考资料Semantic Versioning 2.0.0 - Semantic VersioningSemantic Versioning & auto-incremented NuGet packageBlogVersioning NuGet packages in a continuous delivery world: part 3 – Microsoft DevOps BlogSupporting Semantic
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  • Automatically increase the semantic version using GitVersion

    Automatically increase the semantic version using GitVersion 发布于 2018-04-18 12:51 更新于 2018-09-01 00:11I wrote another post talking about Semantic Versioning before (but it is not in English).Introducing the semantic version to a project can give library users more semantic information when libraryFrom the Microsoft blog Versioning NuGet packages in a continuous delivery world we could find that semanticintegration, telling you how to automatically generate a version that contains semantic, and use it
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  • 语义耦合(Semantic Coupling)

    语义耦合(Semantic Coupling) 发布于 2018-02-05 10:38 更新于 2018-06-30 07:01 跟小伙伴一起重构一段 UI,试图将用户界面和业务代码分离的时候,小伙伴试图在业务代码中直接调用我想到一个词——“语义耦合(Semantic Coupling)”,搜索发现也有很多小伙伴在关心这个问题。而且,从他们的文章和讨论中,我也了解到更多关于语义耦合的种类和危害。但可能根本就是无效或重复的;或者使得某些用例变得不可测,例如上面例子中要求单元测试播放动画或者显示错误提示框是不合理的)设计上不那么好看(至少对强迫症患者来说是这样)----参考资料The Perils of Semantic
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  • GitHub趋势榜第二名:解析、对比不同编程语言的Semantic库

    机器之心报道刚刚,GitHub Semantic Code 团队宣布开源 semantic 库。semantic 库地址:https:github.comgithubsemantic 今天,该库获得了 608 个 star,位列 GitHub 趋势榜第二名。semantic 库简介semantic 是一个用于解析、分析和对比不同语言源代码的 Haskell 库和命令行工具,目前支持 JavaScript、TypeScript、Python、Ruby 和 Go根据 GitHub Semantic Code 团队成员 patrick thomson 的 twitter 评论,未来该库可能会增加对 C 语言的支持。功能semantic 库可用于解析、对比、解释多种编程语言的源代码。
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  • GitHub趋势榜第一:超级命令行工具Semantic,比较解析源代码

    近日,一款名为Semantic的源代码分析比较工具一举登上了GitHub趋势榜榜首,一起来看看!作为开发者,你是否对不同源代码段之间的解析和比较困惑不已呢?今天的GitHub趋势热榜上排名第一的帖子介绍了一款多语言支持的“超级命令行工具”Semantic,或许可以解决这个令人头疼的问题。Semantic是一个Haskell库,也是一个用于分析和比较源代码的命令行工具。 本文将从应用功能、语言支持、开发、技术和架构、许可等五个方面介绍Semantic这款工具。-- --help Semantic最低要求GHC 8.6.4。关于授权许可Semantic基于MIT许可。参考链接:https:github.comgithubsemantic
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  • GitHub趋势榜第一:超级命令行工具Semantic,比较解析源代码

    近日,一款名为Semantic的源代码分析比较工具一举登上了GitHub趋势榜榜首,一起来看看!作为开发者,你是否对不同源代码段之间的解析和比较困惑不已呢?今天的GitHub趋势热榜上排名第一的帖子介绍了一款多语言支持的“超级命令行工具”Semantic,或许可以解决这个令人头疼的问题。Semantic是一个Haskell库,也是一个用于分析和比较源代码的命令行工具。 本文将从应用功能、语言支持、开发、技术和架构、许可等五个方面介绍Semantic这款工具。技术和架构特征从架构上看,Semantic具备以下特点:可以读取blob。可以为树形保护程序的blob生成解析树(用于编程工具的增量解析系统)。将这些树分配为语法的通用表示。关于授权许可Semantic基于MIT许可。参考链接:https:github.comgithubsemantic
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    The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation CVPRW 2017 Code
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    Loss Max-Pooling for Semantic Image Segmentation CVPR2017 https:arxiv.orgabs1704.02966本文采用偏数学语言的角度来描述语义分割样本类别分布不均匀问题针对语义分割训练样本类别分布不均匀问题 handle imbalanced (or skewed) class distributions, as often encountered in semanticEvolution of semantic segmentation images during training ?Cityscapes Pascal VOC 2012 validation ?
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    我正在使用semantic-ui-react进行项目。该页面有很多输入。我想将整个页面分成3列。以下是我的实施。
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    Mix-and-Match Tuning for Self-Supervised Semantic Segmentation AAAI Conference on Artificial Intelligence为了降低人工标记的工作量,最近提出了一种自监督语义分割方法 self-supervised semantic segmentation,主要实现 pre-train a network without4) 在目标数据上利用标记的分割数据进行微调 fine-tune the CNN to the semantic segmentation task?????
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  • 业界 | 微软收购伯克利创业公司Semantic Machines:探索语音交互技术新前沿

    Semantic Machines 团队成员人工智能的研究近年来经历了长足的进步,但迄今为止,我们仍处于教计算机理解人类对话文本的初始阶段。今日,微软宣布收购创业公司 Semantic Machines。这是一家背靠 UC Berkeley 的创业公司,它已开发出用于构建交互式 AI 系统的革命式新方法。随着对 Semantic Machines 的收购,微软将在伯克利建立一个会话式 AI 研究中心,持续推进自然语言理解的前沿技术。微软相信,将 Semantic Machines 和微软自有的技术相结合,最终可以带来强大、自然且更具实用性的用户体验,将会话计算提升到一个全新的水平。Semantic Machines 成立于 2014 年,曾于 2015 年 12 月获得了 1200 万美元的 B 轮融资。
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  • 微软收购Semantic Machines,推动会话式AI发展

    今天微软宣布收购了位于加利福尼亚州伯克利的Semantic Machines公司,该公司开发了一种革命性的新方法来建立对话式AI。收购了Semantic Machines,微软将在伯克利建立一个对话式AI中心,以推进语言界面的进展。
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