自然语言处理多任务学习目标-低调大师

自然语言处理多任务学习目标

2017-10-02 621

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在之前的博文中，我讨论了如何利用相关任务提高多任务学习（MTL）模型的性能。在此之前，我们需要了解一下到底什么是多任务学习。

多任务学习是和单任务学习相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是一次学习一个任务，而多任务学习是一种联合学习，多个任务并行学习，结果相互影响。简单来说，就是同时求解多个问题。例如我们经常探讨的“千人千面”这种个性化问题，就是一种典型的多任务学习问题，它可以同时学习多个用户的兴趣偏好。

多任务学习（MTL）主要是由两个部分组成：a）用于任务学习的架构、b）训练相关的辅助任务。而且这两个方面仍有很大的改进空间。此外，多任务学习有可能成为从有限数据中训练更强大的模型的关键技术：训练得到的模型可以执行更广泛的NLP任

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关于AI，你有必要了解的四大关键性概念

AI（人工智能）是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。具体到应用来说，每一个人工智能解决方案都建立在四个基础之上，还没搞清楚？来看看我们的快速指南吧！毋庸置疑，人工智能正在席卷整个世界，层出不穷的创新应用正实践于所有行业和领域。正如电影中描述的那样，人类使用人工智能机器人代替医生已经有几十年的时间，上至各行各业的专家，下到普通消费者，人工智能正在帮助我们更快的诊断和解决问题，比如进行精密的手术，比如用语音命令播放一首歌曲。大众只注意到人工智能带来的益处，而对于专业人士来说，有四个概念必须要了解：分类方法、类别、机器学习和协同过滤。这四个支柱也代表了分析过程中的步骤。分类方法涉及创建特定问题域的度量（例如财务、网络）。类别涉及哪些数据与所需解决的问题最为相关。机器学习包括异常检测、聚类、深度学习和线性回归。协作过滤涉及在大型数据集上寻找模式。分类方法人工智能需要大量与所解决问题相关的数据。创建人工智能解决方案的第一步是创建"设计意图的指标"，它用于对问题进行分类。用户是否试图构建一个能起到关键作用的系统，帮助医生诊断癌症或者帮助IT管...

2017-10-03

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缘起在自然语言处理过程中，全角、半角的的不一致会导致信息抽取不一致，因此需要统一。转换说明全角半角转换说明有规律（不含空格）：全角字符unicode编码从65281~65374 （十六进制 0xFF01 ~ 0xFF5E）半角字符unicode编码从33~126 （十六进制 0x21~ 0x7E）特例：空格比较特殊，全角为 12288（0x3000），半角为 32（0x20）除空格外，全角/半角按unicode编码排序在顺序上是对应的（半角 + 0x7e= 全角）,所以可以直接通过用+-法来处理非空格数据，对空格单独处理。注： 1. 中文文字永远是全角，只有英文字母、数字键、符号键才有全角半角的概念,一个字母或数字占一个汉字的位置叫全角，占半个汉字的位置叫半角。 2. 引号在中英文、全半角情况下是不同的参考代码 # -*- coding: cp936 -*- def strQ2B(ustring): """全角转半角""" rstring = "" for uchar in ustring: inside_code=ord(uchar) if inside_...

2017-10-04

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