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离开大数据/人工智能 饿了可能“吃不上饭”

【51CTO.com原创稿件】80后或者更为年长的朋友一定都看过1996年春晚名为《打工奇遇记》的经典小品。在小品的结尾,演员赵丽蓉手拿锅盆说了一句"买豆腐还用叫车!?"的台词。二十年后的今天,买豆腐不但不用叫车,想吃什么还有专人给您送到家。快速便捷的外卖行业在互联网时代下催生、发展、壮大起来。过去一段时间里,外卖行业主要靠地推、执行力来驱动和发展,未来,引领外卖行业下半场不是靠执行力,而是要依靠人工智能、数据分析等技术创新。 日前,51CTO有幸专访到"饿了么"技术副总裁张浩先生,倾听他对外卖行业与人工智能技术的结合、外卖行业服务与技术新标准的看法。离开了人工智能,外卖餐点将无法准时送达,饿了可能"吃不上饭"。 “饿了么”技术副总裁张浩 【张浩,WOTI2017全球创新技术峰会特邀讲师,"饿了么"技术副总裁,负责公司人工智能与大数据建设。带领团队将机器学习应用在物流调度、压力平衡、推荐搜索等场景,通过数据挖掘建立完整的数据运营体系,提高运营效率,用数据和智能驱动业务发展。拥有十余年机器学习、数据挖掘、分布式计算的实际经验,曾任滴滴研究院高级总监、美国Uber大数据部、LinkedIn...

基于深度学习的中文分词 | 实录·PhD Talk #5

Q 请问老师,切分文本中的数学公式没有标注样本怎么破? 陈新驰 可以人工标注一些,或者先用匹配的方法把一些模式很强的公式分出来。 Q 看起来神经网络的分词,较少考虑了时间性能,但是作为 NLP 的基础模块如果做工业产品这个时间代价会比较突出,博士怎么看这个问题? 陈新驰 神经网络的话一般来说只是训练的时候比较慢,因为它的过程会比较长一点,那么它在 test 的时候其实效率和速度还是可以的,再加上我们用 GPU 的话可以快速的矩阵运算,所以它不会在 test 的时候输于传统的方法。 Q 字标注的也有缺陷,有些分词是基于词的角度,还有一些联合模型,陈博士能发表下您的看法吗?谢谢! 陈新驰 是的,各有优缺点吧。我们做的以基于字的为主,基于词的方法鲜有使用。 Q 不管是传统方法还是 DL 的中文分词的效果已经相当好了,这个方向未来会有什么进一步发展变化吗? 陈新驰 目前在 Benchmarks 上的结果是很好了,但是换一个 Domain 就下去了,OOV 也是一个很大的问题,还有就是分词的粒度问题,能不能去更好地定义分词问题。 Q 分词实践时候,有一个观察。不管是 CRF/struct per...

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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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