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9篇论文、12个workshop、2个Tutorial,谷歌是 ACL 2017上亮眼的一颗星 | ACL 2017

雷锋网AI科技评论按:计算机语言学和自然语言处理最顶尖的会议之一ACL 正在2017年7月30日至8月4日期间在加拿大温哥华举行。雷锋网 AI科技评论将赴前线带来一手报道,并对论文及大会概况进行梳理。 ACL 2017中,谷歌的参与力度极大 在刚刚结束的 CVPR 2017中,来自各大科技界公司的论文就数量众多;ACL 2017 中业界公司们同样是一股重要力量。谷歌就已经发文对自己参加 ACL 2017 的各方面情况做了介绍,雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论编译如下。 作为自然语言处理和理解方面水平领先的研究团队、以及 ACL 2017 的铂金赞助商,谷歌会在这届 ACL 上大展拳脚,研究范围涵盖句法、语义、论述、交谈、多语言建模、情绪分析、问答、总结,以及构建一般意义上的监督和无监督系统、顶尖水平的建模以及根据非直接的监督

伊利诺伊芝加哥分校教授刘兵:自然语言处理的下一层级——终身语言学习

雷锋网按:随着 DARPA(美国国防高级研究计划局)的项目 L2M(终身学习机器)和欧盟联合项目 LLIS(智能系统的终身学习)出现,LML(终身机器学习)开始备受关注。研究者们意识到在一种数据集中运行一种机器算法的传统机器学习范例远远不能达到真正意义上的智能,它只适用于狭窄的领域。人类自身的学习过程则与之截然不同。我们在开放环境中能够持续学习,积累学习到的知识,并用于未来的学习和解决问题当中。 LML 旨在达到这些能力。在 NLP 中,聊天机器人等具有语言能力的机器人越来越被广泛使用。对这些系统而言,在开放的世界中与人类和其他机器人的互动中不断学习,能够实现更好地聊天是梦寐以求的。在这次演讲中,刘兵教授将主要讲述这种模式转变,关于 NLP 进入下一层级的最新研究以及 LML 所面临的挑战。 刘兵,伊利诺伊芝加哥分校教授,ACM、AA

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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。

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