包含标签 人工智能 的文章

算法原理以及工程化实现

原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/58508137 作者: 青烟雨后 前言 在实际项目或者刷竞赛的时候,经常会遇到训练数据非常大导致一些算法实际上不能操作的问题。比如在广告行业中,因为DSP的请求数据量特别大,一个星期的数据往往有上百G,这种级别的数据在训练的时候,直接套用一些算法框架是没办法训练的,基本上在特征工程的阶段就一筹……

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淘宝搜索模型核心技术用户建模篇

文章作者:龙楚、丹鸥、晨宁、元涵 内容来源:阿里机器智能 导读: 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。我们力求从实际应用出发,和大家分享我们在搜索场景中用户建模的一些实践经验。同时将我们所观察到的现象、问题写出来,欢迎大家多讨论交流。 01背景与意义 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。淘……

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阿里妈妈品牌广告中的算法实践

分享嘉宾:肖国锐 阿里 高级算法专家 编辑整理:陈道昌 内容来源:DataFun AI Talk 出品社区:DataFun 导读: 本次分享的主题为阿里妈妈品牌广告中的 NLP 算法实践,主要内容包括: 1. 品牌广告业务模式与技术架构的简要介绍 2. NLP 算法在品牌搜索广告中的实践,以两个具体的算法问题展开:品牌意图识别和短……

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从文本中进行关系抽取的几种不同的方法

作者:Andreas Herman 编译:ronghuaiyang 导读: 信息抽取是 NLP 中非常重要的内容,而关系的抽取在知识图谱等领域应用广泛,也是非常基础的 NLP 任务,今天给大家介绍一下。 关系提取是指从文本中提取语义关系,这种语义关系通常发生在两个或多个实体之间。这些关系可以是不同类型的。"……

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搞机器学习没前途算法岗现状

作者简介:唐巧,资深 iOS 开发者。曾在网易参与过网易邮箱、网易微博以及有道云笔记的开发。目前在猿题库创业,是小猿搜题的产品技术负责人。本文经授权转自作者同名公众号。 最近又到了一年一度互联网公司校园招聘的季节,我一次又一次地见到应届生在找工作上不停地犯一些常识性错误。好吧,我就再老话常……

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基于知识图谱的问答系统入门数据集

作者丨郭雅志 学校丨北京化工大学 研究方向丨NLP、知识图谱、对话/问答系统 本人认为学习一样东西,直接上手跑实验是最有效提升的方法之一。看了那么多的理论介绍文章,抽象的说辞,最后还是似懂非懂。所以,直接上手数据集跑实验,与理论结合,能有更深刻的了解。同时也记录下学习 KBQA 的过程,也希望对……

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人工智能人工智能军备竞赛一文尽览全球主要国家战略

人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会和世界的面貌,为了抓住 AI 发展的战略机遇,越来越多的国家和组织已争相开始制定国家层面的发展规划。近日,来自加拿大先进技术研究院(CIFAR)的政策研究员 Tim Dutton 对颁布了 AI 战略的一些国家进行了总结。本文在发布之后引起了 Yann LeCun 等学者的注意。 AI 全球领导者之争……

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语音识别微软亚研自动语法纠错系统达到人类水平

因为 seq2seq 模型在语法纠错上存在缺陷,微软亚洲研究院的自然语言计算团队近日提出了流畅度提升学习和推断机制,用于改善 seq2seq 模型的语法纠错性能。实验表明,改进后的模型取得了当前最佳性能,并首次在两个基准上都达到了人类水平。 用于语法纠错(GEC)的序列到序列(seq2seq)模型(Cho et al., 2014; Sutskever……

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也能用于任务一文简述文本分类任务的个模型

本文介绍了用于文本分类任务的 7 个模型,包括传统的词袋模型、循环神经网络,也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络,以及 RNN + CNN。 本文是我之前写过的一篇基于推特数据进行情感分析的文章( https://ahmedbesbes.com/sentiment-analysis-on-twi……

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机器学习算法地图

很多同学在学机器学习和深度学习的时候都有一个感受:所学的知识零散、不系统,缺乏整体感,这是普遍存在的一个问题。在这里,SIGAI对常用的机器学习和深度学习算法进行了总结,整理出它们之间的关系,以及每种算法的核心点,各种算法之间的比较。由此形成了一张算法地图,以帮助大家更好的理解和……

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