面向机器学习的自然语言标注2.3 整合数据集-低调大师

面向机器学习的自然语言标注2.3 整合数据集

2017-05-01 541

2.3 整合数据集

我们已经讨论整合数据集时需要考虑的一些问题：标注任务的范围、已有语料库是否含有对你有用的文档与标注信息、数据来源的多样化。

如果你计划将你的数据集公开，请确定你已经拥有对所标注信息向第三方重新发布的许可。有时可以仅发布独立的标注信息和从网站上收集数据的代码段，但最佳且最简单的方式是直接向内容提供者申请许可，尤其是当语料库和标注信息将用于商业而不是纯粹的教育目的时。

语料库构建指南

语料库语言学家John Sinclair（约翰·辛克莱尔）就构建语言学语料库提出了一些指南。尽管这些指南主要针对设计以语言现象研究为目的的语料库，但它们对任何构建语料库感兴趣的人都会有所帮助。论文全文可从http://www.ahds.ac.uk/creating/guides/linguistic-corpora/chapter1.htm下

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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

2017-05-02

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本节书摘来异步社区《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》一书中的第1章，作者：Nitin Hardeniya，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。第1章　自然语言处理简介 NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用现在，让我们先从介绍自然语言处理（NLP）开始吧。众所周知，语言是人们日常生活的核心部分，任何与语言问题相关的工作都会显得非常有意思。希望这本书能带你领略到NLP的风采，并引起学习NLP的兴趣。首先，我们需要来了解一下该领域中的一些令人惊叹的概念，并在工作中实际尝试一些具有挑战性的NLP应用。在英语环境中，语言处理研究这一领域通常被简称为NLP。对语言有深入研究的人通常被叫作语言学家，而“计算机语言学家”这个专用名词则指的是将计算机科学应用于语言处理领域的人。因此从本质上来说，一个计算机语言学家应该既有足够的语言理解能力，同时还可以用其计算机技能来模拟出语言的不同方面。虽然计算机语言学家主要研究的是语言处理理论，但NLP无疑是对计算机语言学的具体应用。 NLP多数情况下指的是计算机上各种大同小异的语言处理应用...

2017-05-02

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。