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人工智能理解常识的数十年挑战,如何让 AI 不再“智障”?

如何让人工智能理解常识,已是一个困扰了人工智能 50 多年的难题。

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生产机器学习不再是困难

部署机器学习微服务变得更容易了。

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堪比莎士比亚?AI 诗人创作十四行诗,节奏和押韵表现超越人类

Deep-speare 通过深度学习来对训练数据库中的诗歌进行筛选,一次又一次地尝试创造出与样本匹配的诗句。

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效果是人类的4.4倍!Stack Overflow自研AI系统标记不友好评论

不友好的评论对于系统而言是一个大问题,因为他们的语气会影响被评论者和未来读者对 Stack Overflow 的贡献意愿。

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火了这么久的 AI,现在怎么样了?

本文介绍当前 AI 已取得的应用实践,解析 AI 的创新以及可探索的未来。

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2020年AI和机器学习的重要趋势是什么?

在竞争日益激烈的技术市场中,从高科技初创公司到全球跨国公司都将人工智能视为关键竞争优势。

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第 427 期 Python 周刊

文章,教程和讲座 你不知道的关于 Python 的奇淫技巧 链接: https://martinheinz.dev/blog/1 有很多文章都写过关于 Python 的很多很炫的功能,像变量解压缩,局部函数,枚举可迭代对象等.

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代码补全快餐教程(4) - 训练语言模型

本节我们学习如何训练一个语言模型,并用于代码补全中

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代码补全漫谈(2) - Miltos Allamanis

# 代码补全漫谈(2) - Miltos Allamanis 上一回我们从火到爆表的TabNine说起,介绍了OoV问题引发的论战。 在进入细节之前,我们再八卦程序语言处理领域的一个重要研究者,微软研究院的Miltos Allamanis。

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基于Snorkel弱监督和ULMFiT迁移学习的微博情感分类

本文是作者一个tweet/微博文本分类实战项目的全程重现与总结。该项目的最大特点是使用了弱监督技术(Snorkel)来获得海量标注数据,同时使用预训练语言模型进行迁移学习。 项目的主要步骤如下: 采集一小批已标注样本(~600) 使用弱监督利用大量未标注样本生成训练集 使用一个大型预训练语言模型进行迁移学习 要快速掌握机器学习应用的开发,推荐汇智网的机器学习系列教程。

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Python自然语言处理工具小结

作者:伏草惟存 来源:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。

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推荐系列(六):深层神经网络模型(2)

简单介绍Softmax训练的样本以及与fm的对比

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遍地开花的 Attention ,你真的懂吗?

今天,阿里巴巴工程师楠易,将 Attentioin 的知识系统性地梳理、回顾、总结,不求深刻,但求浅显,希望能帮助对 Attention 有疑惑的同学。

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超越 BERT 和 GPT,微软亚洲研究院开源新模型 MASS!

在序列到序列的自然语言生成任务中完胜 BERT!

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语音识别(ASR)基础介绍第二篇——万金油特征MFCC

上一章提到了整个发声与拾音及存储的原理。但是在了解ASR的过程中,发现基本上遇到的资料都避不开MFCC特征。   整个ASR的处理流程大致可以分为下图: 左侧是经典的处理流程,右侧是近期流行的流程。发生的变化是,将语言模型以下的部分变成端到端的了。 我们将语言模型以下的部分统一看成是声学模型就好。  而MFCC主要用在左侧的处理流程中,即“特征处

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谷歌更强 NLP 模型 XLNet 开源:20 项任务全面碾压 BERT!

并在 18 项任务上取得了当前最佳效果!

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