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面向机器学习的自然语言标注2.2 背景研究

2.2 背景研究 既然你已经考虑了哪些语言学层次适合标注任务,那么可以对相关研究工作进行了解。虽然建立标注语料库要花费许多工夫,完全由自己单独地完成一个好的标注任务也是可能的,但是首先了解业界的相关研究与发展现状将可以节省大量的时间和精力。很可能已有的一些研究与你正在进行的工作有关,从而使你不必一切从头做起。 例如,如果对时间标注感兴趣,现在ISO-TimeML已成为时间与事件标注方面(包括时间关系)的国际标准化组织标准。这一事实并不要求所有的时间标注都必须原样不动地使用ISO-TimeML的标注方案。在诸如医学和生物医学文本分析的领域中,TimeML可作为有用的起点,但是在有些情况下它给标注人员提供了太多的选项,在另一些情况下则没有覆盖与所在领域相关的一些特殊用例。了解其他人在已有的标注方案中进行的工作,特别是与你的标注计划直接相关

12位专家,展望未来5年深度学习发展趋势

2015年已然过去,2016刚刚开始,回头将目光集中于去年的成就上,以及对将来科学趋势的预测。去年最令人瞩目的一个领域就是深度学习,它是机器学习中越来越流行的一个分支,看起来它会继续向前发展,并会运用到越来越多的行业和领域中。 在过去的一年中,我们有幸通过RE•WORK节目与从事人工智能和计算机科学方面的许多大牛进行交流,我们期待在2016年会晤更多的专家,并向他们学习。 作为Q&A;系列的一部分,我们邀请了一些深度学习方面最为资深的人士,来预测深度学习领域未来5年的可能发展情况。 未来5年我们可能看到深度学习会有怎样的发展? Ilya Sutskever,OpenAI研究总监:我们应该会看到更为深层的模型,与如今的模型相比,这些模型可以从更少的训练样例中学习,在非监督学习方面也会取得实质性进展。我们应该会看到更精准有用的语音和视

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