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深度学习在文本简化方面有什么最新应用进展?

雷锋网按:本文作者谭继伟、姚金戈,均为北京大学计算机科学与技术研究所在读博士生,研究方向主要包括文本信息推荐与自动摘要。 背景与介绍 近年来,机器翻译任务依靠深度学习技术取得了重大突破。最先进的神经机器翻译模型已经能够在多种语言上超越传统统计机器翻译模型的性能。在传统统计机器翻译模型上积累深厚的谷歌,也终于开始将最新的神经机器翻译系统逐步上线。 目前神经机器翻译的技术基础是端到端的编码器-解码器架构,以源语言句子作为输入,目标语言同义句作为输出。容易想象,只要具备充足的训练数据,类似架构完全有可能推广到其他涉及文本改写的任务上。例如,输入一段文字,希望系统输出一小段核心语义不变、但更为简洁的表达。这样的改写统称为文本简化(text simplification)。 近两年深度学习技术应用相对较多的是其中的一个实例,在自然语言生成研究中一般

架构必备:Rate limiting 的作用和常见方式

Rate limiting 在 Web 架构中非常重要,是互联网架构可靠性保证重要的一个方面。 从最终用户访问安全的角度看,设想有人想暴力碰撞网站的用户密码;或者有人攻击某个很耗费资源的接口;或者有人想从某个接口大量抓取数据。大部分人 都知道应该增加 Rate limiting,做请求频率限制。从安全角度,这个可能也是大部分能想到,但不一定去做的薄弱环节。 从整个架构的稳定性角度看,一般 SOA 架构的每个接口的有限资源的情况下,所能提供的单位时间服务能力是有限的。假如超过服务能力,一般会造成整个接口服务停顿,或者应用 Crash,或者带来连锁反应,将延迟传递给服务调用方造成整个系统的服务能力丧失。有必要在服务能力超限的情况下 Fail Fast。 另外,根据排队论,由于 API 接口服务具有延迟随着请求量提升迅速提升的特点,为了保证 SLA 的低延迟,需要控制单位时间的请求量。这也是 Little’s law 所说的。 还有,公开 API 接口服务,Rate limiting 应该是一个必备的功能,否则公开的接口不知道哪一天就会被服务调用方有意无意的打垮。 所以,提供资源能够支撑的服...

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