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【干货】刘知远:面向大规模知识图谱的表示学习技术

演讲全文: 我们为什么要关注表示学习这个问题呢?我们可以看关于机器学习的一个重要公式,这个公式有三个部分组成,第一部分是关于数据或者问题的表示,在表示的基础上我们要去设计或者构建一个目标,也就是说我们要实现一个什么样的目标。 在设定了目标之后,开始看怎么实现这个目标,这就是优化的过程。对于机器学习来讲,表示是这三个环节中最基础的部分,也是我们为什么会关注它的重要原因。 对于自然语言处理和多媒体处理而言,所处理的数据是典型的无结构数据。为了让计算机更好地对这些数据进行智能处理,如何很好地表示它们是一个至关重要的问题。 什么是表示学习呢? 在自然语言处理中,常用的表示方式是1-hotRepresentation,每一个词都可以表示成一个非常长的向量,这个向量的长度就是词汇的数量,例如汉语常用词有6000个,我们就把每个词表示成6000维的向量

【情人节关注】数据牵线&定制爱情

两年前,婚恋网站最爱喊“实名制”。如今,各家都有了用户的基本实名信息,这种传统打法就过气了。毕竟有身份证的人,不一定是有身份的人。当你将身高、体重、年龄、学历等一一框定,一看还有2000个姑娘(小伙)符合要求,是时候让理性回归感性了。而这感性,又是建立在理性的数据分析之上。 网易花田:定制爱情 网易花田的团队在对海量软硬数据进行分析的基础上,总结出一些人物特征,建立出一定数量的人物模型。再分析具体用户,将其分门别类套入各种模型。这样,用户心仪其中某一个人,便可向其推荐这一类人。 “我们可以通过‘内心独白’来挖掘用户的性格特征。”网易花田负责人夏天宇和他的团队正试图通过自然语言处理技术和语义分析方法来解码用户性格,实现“软硬兼施”的精准推荐。首先,他们运用切分词方法,从用户的“内心独白”中提取出现频率较高的关键词;再将这些关键词分类

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