MNLP2018:騰訊AI Lab深度解讀互動文字理解相關論文
人的社會屬性決定了人與人之間的互動已經滲透到日常生活的方方面面,無論是在工作中與同事協作完成既定專案,亦或是到線上平臺上參與公眾討論以實現個人向社會的發聲,互動文字作為互動行為發生的基本載體可謂無處不在。如何
人的社會屬性決定了人與人之間的互動已經滲透到日常生活的方方面面,無論是在工作中與同事協作完成既定專案,亦或是到線上平臺上參與公眾討論以實現個人向社會的發聲,互動文字作為互動行為發生的基本載體可謂無處不在。如何
在 EMNLP 2018 中,針對短文字的處理,騰訊 AI Lab 釋出了 論文 Topic Memory Networks for Short TextClassification。這篇論文由騰訊 AI L
(本文所使用的Python庫和版本號: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 股票資料是非常非常典型的時序資料,資料都是按照
(本文所使用的Python庫和版本號: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 隱馬爾科夫模型(Hidden Markov M
來源:ACL 2018 原文: Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification Introduction 遷移學習在
1. 對於以下程式碼,char* p=new char[100]; 正確的是(p在棧上,new出來的在堆上)。 p是一個指標,所以儲存在棧上,p中儲存的是新建的動態記憶體的地址,新建的動態
自然語言處理中的語言模型預訓練方法 最近,在自然語言處理( NLP )領域中,使用語言模型預訓練方法在多項 NLP 任務上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關注。就此,我將最近看的一些相關論文進行總結,
Google AI Language在2018.10釋出的論文,提出一種預訓練語言模型,在十多個NLP任務中取得了SOTA的效果。 1.現有的LM 兩種使用語言模型的方法: Feature-bas
Google AI最近又掀起了瓜界旋風。這次是BERT模型刷爆了閱讀理解的各項測試,一夜間大家似乎走進了NLP的"新時代"。 在11項NLP任務中,BERT模型奪得SOTA結果,在自然語言處
近期,Google AI 公開了一篇 NLP 論文,介紹了新的語言表徵模型 BERT,該模型被認為是最強 NLP 預訓練模型,重新整理了 11 項 NLP 任務的當前最優效能記錄。今日,機器之心發現 GitHu
我已經設法最終構建並執行pocketphinx(pocketphinx_continuous).我遇到的問題是如何提高準確性.根據我的理解,您可以指定一個字典檔案(-dict test.dic).所以
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
本文為羅周楊原創,轉載請註明作者和出處。 斯坦福經典NLP教程 Speech and Language Processing 中N-Grams讀書筆記。 給一系列的詞語計算概率的模型叫做 語言模
近日,谷歌提出了一個新的預訓練語言模型 BERT,該模型橫掃 11 項不同的自然語言處理任務,並在 SQuAD v1.1 的閱讀理解任務上超越人類兩個百分點。 該模型究竟有哪些創新?有為什麼會有如此突出的效
概述 本文主要是我最近對於開源記憶體獲取實用程式WinPmem的漏洞發現與分析成果。讀者可以在Velocidex/c-aff4釋出頁面(https://github.com/