香儂科技提出中文字型的深度學習模型Glyce,橫掃13項中文NLP記錄
香儂科技近期提出 Glyce, 首次在深度學習的框架下使用中文字形資訊(Glyph),橫掃 13 項中文自然語言任務記錄 ,其中包括:(1) 字級別語言模型 (2) 詞級別語言模型 (3) 中文分詞
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個人掘金鍊接 個人部落格原文連結 一、數學基礎 似然函式 概率(probability):描述已知引數時的隨機變數的輸出結果; 似然函式(likelihood
函式的宣告 go的函式宣告通過func 這個關鍵字,params 是他的形參設定,result 是他的return值 當設定pa
以下為採訪實錄摘要: Alex: 大家好,我是 Alex ,是 BoomingStar Ventures 的管理合夥人,也是 Robin.ly 的創始人。 Robin.ly 是一個視訊內容平臺 , 主要
人工智慧正在日益滲透到所有的技術領域 計算機視覺、語音識別、自然語言處理 便是目前深度學習很熱門的三大應用方向 博文菌列舉了三大方向優秀的技術好書 一起來了解這些會影響我們未來的重要技術吧 NO.1
機器之心 翻譯 2018/10/31 12:31 參與:李亞洲、路雪 作者:Mikel Artetxe
道歉 由於T2出題人@fengsongquan 不知道他提供題目有原題。 @fengsongquan 道歉原帖 抱歉,第二題題是我看一本數學書(《趣味學數學》(圖靈出版社))的時候想到的,沒想到
作為資料科學家,你最重要的技能之一應該是為你的問題選擇正確的建模技術和演算法。幾個月前,我試圖解決文字分類問題,即分類哪些新聞文章與我的客戶相關。 我只有幾千個標記的例子,所以我開始使用簡單的經典
精銳教育活動現場 芥末堆10月17日訊,今日,K12教育機構精銳教育在上海舉辦“學習力8.0”論壇,重新整合旗下子品牌,此外還推出了“佳學慧”等新品牌及系列新產品。通過產品升級,精銳教育希望打造出
在幾年之前,我踏進了資料科學的大門。之前還是軟體工程師的時候,我是最先開始在網上自學的(在開始我的碩士學位之前)。我記得當我搜集網上資源的時候,我看見的只有玲琅滿目的演算法名稱—線性迴歸,支援向量機(SVM),
用於訓練詞嵌入的大多數技巧是捕捉給定詞在句子中的區域性上下文,但當涉及全域性語義資訊時,此類嵌入的表達能力有限。然而,目前基於區域性上下文訓練的詞嵌入仍然是主流,那麼使用全域性語義資訊能否改善神經語言模型呢?蘋
基於非常大的系列,我有以下程式碼計算總和. 系列char * a是一個字元陣列,僅包含數字(0..9). 我想詢問是否有可能使程式碼更快.目前它是分散式計算應用中的瓶頸. 一個
現在的市場環境下,企業正面臨著競爭逐漸加劇、人力成本增加、人員流動率加快等挑戰。而隨著企業經歷了資訊化的成熟階段,沉澱了大量的資料,大型的企業都開始了數字化轉型,它們利用前沿的技術、海量的外部資料以及內部積累的
遞迴神經網路(RNN) RNN 是專門用於處理順序資訊的神經網路的方法。RNN將計算應用於以先前計算結果為條件的輸入序列。這些序列通常由固定大小的標記向量表示,他們被順序送至迴圈單元。下圖說明了一個簡單的
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