包含标签 机器学习 的文章

知乎搜索排序模型的演进

分享嘉宾:王瑞欣 知乎 算法工程师 编辑整理:郭真继 出品平台:DataFunTalk 导读: 搜索,是用户获取信息,找答案最方便快捷的方式。一次用户搜索会经历 Query 解析、召回、排序多个环节,排序作为最后整个过程一环,对用户的体验有最直接的影响。今天分享的内容是知乎搜索排序模型的演进。 主要内容包……

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贝壳找房读懂用户找房需求贝壳语义解析技术实践

2018-12-10 1. 引言 自然语言理解(natural language understanding,NLU)是人工智能的核心难题之一,同时也是文本和语音搜索的核心。本文主要阐述了NLU在贝壳找房中的探索和实践,以及如何为贝壳的搜索场景赋能。在文章开始之前我们先来道一道NLU在贝壳房源搜索中的任务和实现难点。 贝壳房……

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同城多业务融合推荐策略实践与思考

分享嘉宾:王炜 58同城 架构师 编辑整理:陈佳琪、李元 内容来源:DataFunTalk 导读: 58同城作为分类信息网站,服务覆盖多个领域,如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等,不同的业务有不同的特点,这使得多业务融合推荐成为一大挑战。如何准确挖掘用户的需求?如何平衡各业务之间的流量分配?……

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如何以及为什么需要创建一个好的验证集

作者: Rachel Thomas 编译:ronghuaiyang 导读 导读: 验证集的划分真的就是调用一个train_test_split函数这么简单么,其实并不是。 正文: 一个非常常见的场景:一个看起来非常好的机器学习模型在现实的生产环境中使用时是完全失败的。其后果包括老板对现在的机器学习持怀疑态度,不愿再……

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测试机器学习降维之线性判别模型

原文地址: 谓之小一 公众号 拍摄于无锡古镇 1.LDA简介 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 是一种监督学习的降维方法,也就是说数据集的每个样本是有类别输出。和之前介绍的 机器学习降维之主成分分析(PCA) 方法不同,PCA是不考虑样本类别输出的无监督学习方法。LDA的原理简单来说就是将带上标……

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深入浅出词嵌入技术

本文概览: 本文又名《Distributed Representation: From Static Embedding to Contextualized Embedding》 1. Classical Representation: One-hot Encoding 独热编码是NLP领域最简单的一种单词表示法。One-hot Encoding就是一个单词用长度为的向量表示,其中只有一个位置为,其余位置为,为语料中词库的大小。 One-hot Encoding有什么问题呢?假如我……

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百度王海峰详解知识图谱与语义理解

本文转载自公众号:机器之心。; 8 月 24 日至 27 日在杭州召开的 2019 年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS 2019)上,百度 CTO 王海峰发表了题为《知识图谱与语义理解》的演讲。 CCKS 2019 由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办,浙江大学承办,以「知识智能」为主题,吸引了来自海内外的八百多名科研……

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一点做用户画像的人生经验强打通

本文转载自: https://www.cnblogs.com/en-heng 1.背景 在构建精准用户画像时,面临着这样一个问题:日志采集不能成功地收集用户的所有ID,且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户,从而造成了用户ID的零碎化。因此,为了做用户标签的整合,用户ID之间的强打通(亦称为ID-Mapping)成了迫切的需求。大概三年前,……

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招聘推荐系统中的机器学习的威力

作者:Jesus Rodriguez 编译:ronghuaiyang 导读: 这篇文章介绍了机器学习推荐系统在LinkedIn招聘系统中的应用,大家可以重点关注不同业务场景中推荐系统所关注的业务指标。 LinkedIn是市场上最受欢迎的招聘平台之一。每天,世界各地的招聘人员都依赖LinkedIn来寻找和筛……

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详解一文读懂模型

作者: Microstrong 本文概览: 1. Autoregressive语言模型与Autoencoder语言模型 1.1 语言模型概念介绍 Autoregressive语言模型:指的是依据前面(或后面)出现的单词来预测当前时刻的单词,代表有 ELMo, GPT等。 Autoencoder语言模型:通过上下文信息来预测被……

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