【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等-低调大师

【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等

2017-09-21 592

本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的；事实上，单个模型可以学习单词的含义和执行语言任务，从而避免需要一套专门的、人工的方法。

这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类有趣的自然语言处理任务。

文本分类
语言建模
语音识别
字幕生成
机器翻译
文档摘要
问题回答

每个任务都提供了对问题的描述，一个例子，以及有关演示方法和结果的论文的引用。大多数参考资料来自Goldberg的A Primer on Neural Network Models for Na

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人工智能医疗正加速落地

随着全球医疗保健进入数字化的拐点，客户授权使用的健康数据量快速增长，将为行业发展提供先决条件。医疗与人工智能结合的关键在于“算法+有效数据”，目前深度学习等算法的发展已经相对成熟，资深业内人士介绍，医疗卫生和保健目前已进入数字化拐点。中国发展医疗人工智能具有三个利好：第一，中国人口基数大，医疗资源分布不足，让人工智能医疗落地应用成为一种刚需；第二，人工智能在各领域的技术积累达到了一个爆破点，可以为医疗人工智能落地起到巨大的推动作用；第三，国家政策红利。人工智能在医疗行业具体应用包括：诊前的疾病预防、健康管理；诊中的辅助诊断，医学图像处理；诊后额虚拟医护助手，慢病管理。其他领域包括药物研发，医保控费等。目前，发展相对成熟的领域包括“智能诊断”和“医学影像识别”领域。作为健康数据的采集基础，可穿戴设备可以说是作为人工智能的先锋来到大众视野。但是由于数据的准确性、标准化等诸多因素成为了“鸡肋”产品。而随着人工智能技术的快速发展，以及对医疗数据的采集及应用情况的完善，伴随着物联网大环境的促进下，可穿戴设备也将再次发力，为人们的健康保驾护航。语音识别可有效缓解医院三大痛点：效率、安全、数...

2017-09-22

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2017-09-23

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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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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。