《短文本数据理解(1)》一第1章短文本理解及其应用1.1 短文本理解-低调大师

《短文本数据理解(1)》一第1章短文本理解及其应用1.1 短文本理解

2017-05-01 516

本节书摘来自华章出版社《短文本数据理解(1)》一书中的第1章，第1.1节，作者［美］孟卫一(Weiyi Meng)纽约州立大学宾汉姆顿分校於德（Clement T.Yu）伊利诺伊大学芝加哥分校，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

第1章短文本理解及其应用

1.1 短文本理解

短文本广泛地存在于互联网的各个角落，如搜索查询、广告关键字、锚文本、标签、网页标题、在线问题、微博等，都属于短文本。一般而言，短文本字数少，没有足够的信息量来进行统计推断，因此机器很难在有限的语境中进行准确的语义理解。此外，由于短文本常常不遵循语法，自然语言处理技术如词性标注和句法解析等，难以直接应用于短文本分析。正是由于这些特性，使得让机器正确理解短文本十分困难。然而，短文本理解又是一项对于机器最终实现人工智能至关重要的任务，其在知识挖掘领域有

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《TensorFlow技术解析与实战》——1.5　为什么要学TensorFlow

本节书摘来异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章，第1.5节，作者：李嘉璇，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.5　为什么要学TensorFlow 首先，TensorFlow的一大亮点是支持异构设备分布式计算（heterogeneous distributed computing）。何为异构？信息技术当中的异构是指包含不同的成分，有异构网络（如互联网，不同厂家的硬件软件产品组成统一网络且互相通信）、异构数据库（多个数据库系统的集合，可以实现数据的共享和透明访问[8]）。这里的异构设备是指使用CPU、GPU等核心进行有效地协同合作；与只依靠CPU相比，性能更高，功耗更低。那何为分布式？分布式架构目的在于帮助我们调度和分配计算资源（甚至容错，如某个计算节点宕机或者太慢），使得上千万、上亿数据量的模型能够有效地利用机器资源进行训练。图1-9给出的是开源框架TensorFlow的标志。 TensorFlow支持卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和循环神经网络（recurrent neural net...

2017-05-02

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作者FlorianPinel：是 IBM Watson 项目组 Watson 生活部的一位高级软件工程师。他在巴黎中央理工学院获得计算机科学工程硕士学位，在纽约烹饪教育学院获得烹饪艺术学士学位。他目前的研究兴趣是计算机创造性和认知计算，并担任Chef Watson 项目的首席架构师。经过了几年内周末在高级餐厅工作，目前他把业余时间用来陪伴家人，旅行和为他的博客发明新菜谱。你能想象将来的食物是用科技来产生的吗？不是借助更高科技的厨具用品，而是只用我们现已有的工具加上科学的工艺方法。计算机能知晓你家厨房食材是否齐全，能了解你的个人口味偏好和忌口，能发现更加美味的食材搭配，能帮我们创造出前所未见的既健康又好吃的新菜肴吗？答案是可以的。数据显示，全球大约有三分之一的粮食被浪费掉了，相当于每年13亿吨。如果平摊到那些仍吃不饱肚子的8.5亿

2017-05-02

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