如今，在网上网下，我们有许多机器学习书籍和课程可用来学习，而同时网上又掀起了大学课程和电子书逐渐免费的趋势。太多的优秀资源可以使用也许会让您感觉到要被压倒。而这样的感觉可能会阻止您开始机器学习或在机器学习上取得进展。
理论上，企业领导人都知道通过落实战略使利益相关者、决策和活动符合企业机构未来的目标有多么重要，但很多人在实际制定这些战略时仍感到捉襟见肘。有成熟战略的企业机构更容易获得业务价值，尤其是在云计算领域。
我相信大多数人都遇到过命名实体识别(NER)。NER是一种基本的自然语言处理(NLP)任务，具有广泛的用例。本文不是关于NER的，而是关于一个与NER密切相关的NLP任务。
【导读】将DBPedia和Freebase这样的大规模知识库组织并存储在一个结构化的数据库，这已成为支持开放领域问题问答的重要资源。 KB-QA的大多数方法基于语义解析，其中问题被映射到其形式表示（例如，逻辑形式），然后被翻译成KB查询。 问题的答案可以很容易地通过查询语句得到。语义解析还提供了对问题的更深入的理解，不仅可以得到答案，而且可以为开发人员提供易于解释的信息以进行错误分析。本文通过应用实体链接系统和匹配问题和谓词序列的深度卷积神经网络模型，大大优于以前的方法，并在WEBQUESTIONS数据集上
译文：https://tonybai.com/2020/05/01/rob-pike-interview-go-become-the-language-of-cloud-infrastructure/
前文我们介绍了NLP技术、数据、服务上相关演化发展的过程，接下来，我将结合两个具体的实例来分享我们在NLP领域的一些实施经验。今天要介绍的是：如何利用NLP技术以及智能聊天机器人来解决组织内部面临的大量的每日业务咨询问题。
导语： DevOps战术和文化的实施不会很快放缓。如何成为DevOps工程师?DevOps工程师是做什么的?如果您是一名ops人员，并且想要了解DevOps是关于什么的，这里有一些关于如何成为一名De
知识图谱是近几年来一个蛮热的词，被认为是“认知智能领域核心技术之一”，“人工智能四大领域之一”等等。甚至有了不谈知识图谱不足以号称新技术的趋势。
【新智元导读】 在北大 AI 公开课第8讲上，华为诺亚方舟实验室主任李航老师综述性地为大家介绍了 NLP 的任务、特点、最新技术以及发展趋势。李航老师精辟地总结道：“给今天的讲座大概做一个总结，自然语言理解很难，自然语言处理现在用数据驱动的办法去做，有五个最基本的问题，即分类、匹配、翻译、结构预测和马尔可夫决策过程。 在具体的问题上，有了数据就可以跑 AI 的闭环，就可以不断提高系统的性能、算法的能力。深度学习在我刚说的五个大任务里的前四个都能做得很好，特别是运用 seq to seq 的翻译和语音识别。单
非常抱歉，我是一个靠激情来工作的人，有心情做什么多快，没心情的时候什么都不爱做。最近很烦，所以速度也很慢。原本打算周一拿出来Demo的，结果延迟了现在。希望大家多多包含。这个Demo并不完整，目前权限方面只实现了角色的添加和修改，其他的还没有实现。我还是一点一点来吧，我是怕如果我等到Demo更完善才拿出来的话，我会承受不了，而放弃这个计划。所以，咬咬牙，一步一步来。后续功能的Demo也会尽快拿出来，一两天吧。 一、 环境 Vs2008、.net Framework 2.0、asp.n
比如“C罗”是一个实体，“金球奖”也是一个实体，他们俩之间有一个语义关系就是“获得奖项”。“运动员”、“足球运动员”都是概念，后者是前者的子类（对应于图中的subclassOf 关系）。
机器之心原创 作者：邱陆陆 对话机器人是「怎样炼成的」。 相比于语音和图像，自然语言是一个有「更多需求」和「更少标准答案」的领域。扎根自然语言的公司通常也不是从技术和方法出发，而是选择一个具体的需求，然后用所有可能的方法解决它。追一就是这样的一家公司，它瞄准的是「对话机器人」这个领域，把问题分类、分解、逐个建立准确高效的机器人，再有序集成起来。三月，机器之心有幸在深圳追一科技总部对首席科学家杨振宇进行了采访，我们仔细聊了聊「对话机器人是怎样炼成的」，以及在他眼里，深度学习与自然语言最好的结合方式是怎样的。
虽然机器学习已经成为一个高频名词，但是对于大众而言，它依然是一个遥不可及乃至模糊不清的概念。为此，著名投资人 Benedict Evans 在自己的博客上发表博文，针对这一问题表达了自己的看法；
选自DataConomy 机器之心编译 近日，Ramesh Dontha 在 DataConomy 上连发两篇文章，扼要而全面地介绍了关于大数据的 75 个核心术语，这不仅是大数据初学者很好的入门资料，对于高阶从业人员也可以起到查漏补缺的作用。本文分为上篇（25 个术语）和下篇（50 个术语）。机器之心对文章进行了编译，原文链接请见文末。 上篇（25 个术语） 如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。不过，你可以从下面这份包含了 25 个大数据术语的清单入手，那么我们开始吧。 算法（A
从搜索引擎，一直到自动问答系统，自然语言处理（NLP）系统的发展已经极大地增强了我们获取文本信息的能力，帮我们节省了很多用来记忆和查找的时间精力。今天，每当我们脑海中涌现出问题的时候，我们的第一反应都是去搜索引擎（谷歌、百度、必应）上搜索一下。
10月31日，由北京智源人工智能研究院主办的2019北京智源大会在国家会议中心开幕，本次大会吸引到了国内外人工智能领域的顶级专家学者参与，他们围绕人工智能基础研究现状及面临的机遇和挑战、人工智能技术未来发展的核心方向等话题，展开了深入研讨。
AI研习社按，虽然机器学习已经成为一个高频名词，但是对于大众而言，它依然是一个遥不可及乃至模糊不清的概念。为此，著名投资人 Benedict Evans 在自己的博客上发表博文，针对这一问题表达了自己的看法；AI研习社对这篇博文进行了不改变原意的编译。
人工智能的发展，在过去几十年起起落落。在算力和数据不是瓶颈的今天，基于深度学习的信号处理、语音识别、机器视觉等感知智能成为当前 AI 的主流路线。
React、ReactJS、React.js、React Native… 这些有些相似的名词你最近听过多少遍了？对于它们究竟是什么你是否感到困惑？
1950年，艾伦·图灵（Alan Turing）发表了一篇题为“ 计算机机械与智能（Computing Machinery and Intelligence） ” 的文章，提出了著名的“图灵测试（Turing Test）”。这当中涉及了自动解释和自然语言的生成，作为判断智能的条件，这就是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）发展的开端。
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