Knowledge Representation and Acquisition | 实录·PhD Talk #08

来源:paperweekly 原文链接

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Q 请问老师,切分文本中的数学公式没有标注样本怎么破? 陈新驰 可以人工标注一些,或者先用匹配的方法把一些模式很强的公式分出来. Q 看起来神经网络的分词,较少考虑了时间性能,但是作为 NLP 的基础模块如果做工业产品这个时间代价会比较突出,博士怎么看这个问题? 陈新驰 神经网络的话一般来说只是训练的时候比较慢,因为它的过程会比较长一点,那么它在 test 的时候其实效率和速度还是可以的,再加上我们用 GPU 的话可以快速的矩阵运算,所以它不会在 test 的时候输于传统的方法. Q 字标注的也

转自:https://www.zhihu.com/question/20132531 张石 咳咳,农民伯伯来了,我家那片代码有点荒了呀     人工智能编程--咳咳,我也是搬运工.... AI Programming Resourceshttp://www.cs.berkeley.edu/~russell/prog.htmlPC AI - Logic ProgrammingPC AI - Artificial IntelligenceComputational Logichttp://archi

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性. 两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,Deep

自智慧地球概念于2008年11月提出以来,整个地球都沉浸在如何变得更加智慧这个庞大的课题里,各种想法层出不穷,但我们看到的却是地球神经系统的不断发达而智能缺乏.本文借神经系统和大脑智慧这个话题,就如何建立智慧城市的智能系统做一些探讨.我们认为,大数据(Big Data)分析和决策是新一代智慧城市的大脑,是提升智慧城市"智商"的关键. 首先我们看看人类是如何传递信息的. 2000多年前,人类已经开始使用烽火台.间隔几里的众多烽火台,集信息收集.传递为一身,能够及时把外敌入侵的信息,较快地

引言 命名实体识别是自然语言处理中一个非常基础的工作,是自然语言处理中关键的一个环节.监督学习是解决命名实体识别任务的一个基本手段,但标注数据的获取成本往往会比较高,本期PaperWeekly将带大家来看一下如何通过半监督或者无监督的方法来做命名实体识别任务.本期分享的4篇Paper Notes分别是: 1.Building a Fine-Grained Entity Typing System Overnight for a New X (X = Language, Domain, Genre

" NLP 不是魔术,但是,其结果有时几乎就是魔术一般神奇. " [立委按]说明一点,写这篇 NLP 联络图科普的时候 深度学习还没火. AI 还没有摇身一变 ,被 DL 所窃取.当时的机器学习界 还在鄙视 取笑 并与 ai 保持距离.没想到现如今 AI 居然被看成了 DL 的同义词 突然成了香饽饽.言必称神经,连 NLP 也被窃取了,也与dl划了等号.符号逻辑派的 AI 与规则系统的 NLP,做了一辈子,到头来连"家"都没了.一切皆是学习,一切都要神经.但我相信天

以下内容根据在线分享和幻灯片整理而成. 电商搜索推荐技术演变过程 对于阿里巴巴电子商务平台而言,它涉及到了买家.卖家和平台三方的利益,因此必须最大化提升消费者体验:最大化提升卖家和平台的收益.在消费者权益中,涉及到了一些人工智能可以发力的课题,如购物券和红包的发放,根据用户的购物意图合理地控制发放速率和中奖概率,更好地刺激消费和提升购物体验:对于搜索,人工智能主要用于流量的精细化匹配以及在给定需求下实现最佳的人货匹配,以实现购物路径效率最大化.经过几年的努力,阿里研发了一套基于个性化技术的动态市