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”。
自然语言处理( NLP )是信息时代最重要的技术之一,也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在,因为人们几乎用语言交流一切:网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗报告等。
在本文中,我将进一步介绍BERT,这是最流行的NLP模型之一,它以Transformer为核心,并且在许多NLP任务(包括分类,问题回答和NER)上均达到了最先进的性能。
【导读】自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展,FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势,是了解NLP发展的非常好的文章。
在这篇文章中,我将分享我对有界上下文的看法。有界上下文是什么意思?为什么需要有界上下文?
在这里我不会试图说服你为什么需要阅读技术和研究论文。我们在日常生活中使用的几乎所有算法都来自技术文献或者以教程或更简单的代码形式出现。你很有可能会遇到一些非常深奥和简洁的问题,而没有任何标准的教科书解决方案,这时,通过阅读密集的技术文献来分析这些问题就派上用场了。
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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。
实时数据流为企业提供了激动人心的新机会,以改变其运营方式,利用实时洞察力来推动更好的决策制定并提高运营效率。
关于电子数据交换(EDI)和电子商务,我们有很多问题。最常见的问题可能是:“如果我已经与我的大多数客户建立了EDI,我为什么应该考虑增加一个网上商店?”
原文链接 https://developer.amazon.com/designing-for-voice/ 1. Design Process设计流程 一个通过思考语音体验的设计过程 ---- Alexa 帮助人们将事情做得更快捷,更轻松,更愉快。通过将Alexa引入语音对话,用一种新的互动方式让您的客户感到满意。 在设计 Alexa 技能时,为用户和 Alexa 之间的对话dialog创建脚本script。请专注于帮助用户获取他们所需,协助事物正常工作,最后可以增加有深度的操作过程和惊喜。想
UI的未来将基于自然语言还是虚拟和增强现实?对自然语言的全面理解,就目前而言是不可能达到的(并且在以后的几年也几乎不可能)。虚拟现实迫使用户与现实完全隔离,这有时让人难以接受。AR是与相现实融合的GUI的变体,通常不被看作是一种UI。用户界面起源于感官和思维等人性化的东西。也就是说,二元论体现在命令行用户界面与图形用户界面之间,并可以在未来继续作为自然语言用户界面与虚拟和增强现实用户界面。还有其他可能吗?我们还需要其他的用户界面吗?
怎么做 code review?本文分享了 Shopify 非常实用的 6 个 code review 实践技巧。
当我决定想以最容易理解的方式来写一篇关于UX设计流程的文章时,我注意到了一个严重的问题——有的时候设计过程不符合一条单一的逻辑流线。 但是同一个工具怎么会同时有用却又难以理解呢? 所以我阅读了更多相关的内容,我开始慢慢理解。 在本文中,我将讨论从“流程图”到“用户流”的许多不同类型的视觉化图表之间的区别,也借这个机会浅谈为什么它会被这么多人误解。
在本系列的前两篇文章(“ 使用 RDF 创建数据网络 ” 和 “ 使用 SPARQL 查询 RDF 数据 ”)中,您了解了资源描述框架和 SPARQL 协议和 RDF 查询语言 (SPARQL),它们是万维网联盟 (W3C) 的两个创建可移植、可查询、网络友好的数据的标准。RDF 的图表模型使得从各种来源积累有关一个主题的信息变得很容易。您现在已经知道了如何通过 HTTP 为本地查询接入 RDF 数据,或者向符合标准的服务器推送查询来避免传输不相关的数据。在这一期 大规模数据集成 中,将了解如何结合使用 R
身份和访问管理 (IAM) 是一个安全框架,可帮助组织识别网络用户并控制其职责和访问权限,以及授予或拒绝权限的场景。IAM 通常指的是授权和身份验证功能,例如:
人类在开始掌握语言之前,就已经知道利用声音高低强弱来表达感情和自己的观点。当一个群体里有人去世时,群体的其他成员就会用低沉的呜咽声来表达对死者的哀悼和纪念。后来,人类懂得了劳动,还发明了用来统一劳动节奏的号子和相互间交流和传递信息的呼喊……
在稀疏上下文信息的情况下,很难得到较高质量的低频单词嵌入,“模仿”被认为是一种可行的解决方案:通过给定标准算法的词嵌入,首先训练模型出现频次高的单词的嵌入,然后再计算低频单词的词嵌入。在本文中,我们引入了注意模仿模型,该模型不仅仅能够可以体现单词的表面形式,同样还可以访问所有可用的上下文,并学会使用最有用和最可靠的上下文来计算词嵌入。在对四项任务评估中,我们发现对于低频和中频单词,注意力模仿比以前的工作更出色。因此,注意力模仿可以改进词汇中大部分包括中频词的嵌入。
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