从短句到长文，计算机如何学习阅读理解-低调大师

从短句到长文，计算机如何学习阅读理解

2017-05-31 642

（从左至右：崔磊、韦福如、周明、杨南）

在电影《她（HER）》中有这样一幕：主人公是一位信件撰写人，人工智能操作系统萨曼莎在得到他的允许后阅读他的邮件资料，总结出需要保留和删除的邮件，帮助他修改信件草稿中的错字，并且与他探讨她喜爱的信件片段。与此同时，萨曼莎通过阅读主人公的海量信息来了解他，也通过阅读互联网上的海量数据来了解世界。阅读这项人类的基本能力，在众多科幻作品中也成了人工智能的入门标配。

尽管人工智能的热点此起彼伏，但毫无疑问的是，自然语言处理始终是实现智能、自然人机交互愿景里一块重要的技术基石。而机器阅读理解则可以被视为是自然语言处理领域皇冠上的明珠，也是目前该领域的研究焦点之一。

做机器阅读理解研究的学者想必对由斯坦福大学自然语言计算组发起的SQuAD（Stanford Question Answering Datase

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自然语言处理如何检查拼写错误？（Tensorflow实例教程&源代码）

机器学习的一个最重要的问题就是，我们需要干净的数据。自然语言处理项目存在着一个问题——使用人类书写的文本。而不幸的是，我们并不擅长写作。想象一下，如果在Reddit上的有关帖子和评论的数据集中存在着许多拼写错误，这对于机器来说，是不是有些不好处理呢？因此，制作一个拼写检查器将会是一个非常有价值的项目，这将有助于缓解这些问题。我们即将用于此项目的模型与我在文章“亚马逊评论中的文本汇总”（https://medium.com/towards-data-science/text-summarization-with-amazon-reviews-41801c2210b）（都是seq2seq模型）中写的是很相似的，但是我添加了一些额外的代码行，以便可以使用grid search来调整整个架构和超参数，并且可以使用TensorBoard来分

2017-06-01

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根据Geoff Hinton（经常被誉为深度学习的“教父”）的观点，更好地理解神经元产生脉冲的原因可以带来更聪明的人工智能系统，其可以更有效地存储更多的信息。 Geoff Hinton是多伦多大学的荣誉退休杰出教授和谷歌的工程院士。他是神经网络的先驱者之一。作为很小一群学术人员之一，他和其他人共同哺育这项技术渡过了它所经历的研究兴趣、资金和发展的低潮期。核心内容：通过诸如奥巴马政府的“大脑计划”这样的研究项目完成的大规模大脑研究，有希望获得对大脑的新认知，从而为AI的设计人员带来新想法和思路。是可以把神经科学里的发现引入到AI相关的想法里，尽管这可能会花些时间。在1973年，Hinton首先想到去实现一个类似于神经突触在多时间尺度上变化的机制，但直到2016，才发表了这个领域的一篇主要论文。开发强大的感知系统是相对容易的，但是我们需

2017-06-01

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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。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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