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在线伪原创工具www.bolewei.com的开发过程

中文伪原创工具需要考虑的问题 我开始思考,目前已有的中文伪原创工具,效果差在哪些地方呢?我想到以下几个: 一、分词问题。 中文和英文不同,无论是搜索引擎的蜘蛛,还是其他自然语言处理的语料分析,都是需要分词的。如果不先进行分词的预处理就开始“伪原创”,肯定是不靠谱。举个例子:“天真”和“纯洁”是近义词。在不分词的情况下,“我有一个天真的表妹”仍然可以伪原创为“我有个纯洁的妹妹”,但“今天真热”处理为“今纯洁热”就是严重不靠谱。 二、顺序执行引发的单一化。 无论是网上流行的中文伪原创词库,还是现成的中文伪原创工具,我都试过了,他们的词库格式如下: 普通的算法是按照顺序依次替换,那么,如图所示,“凡间”的同义词原本有“尘寰”“尘间”“尘世”三个,但它永远不会被替换成后两个词。 最最理想的状态是能够根据语境,替换为合适的词。例如“天真”的同义词有“无邪 ”“纯真 ”“纯洁 ”“纯朴”等等,并非每个词在所有语境下都能够完全替换。当然,结合语境是高级自然语言处理的范畴,简单得伪原创能达到次理想状态就算OK:遇到多个同义词的情况,随机替换其中的一个。 三、词库打架的问题 我下载了网上流传的大部分词...

CNN实现“读脑术”,成功解码人脑视觉活动,准确率超50%

研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法,来破解人类大脑。相关研究发表在最新一期Cerebral Cortex,研究人员构建了一个大脑如何解码信息的模型,根据参与者的大脑活动,该模型能够以50%的精确度预测她所看到的东西。人工智能让我们离科幻小说里的“读脑机器”更近了一步。现在,研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法,来破解人类大脑。首先,他们建立了一个大脑如何解码信息的模型。三名女性花费了数小时观看几百条短视频,功能性核磁共振机器测量了视觉皮层和其他地方的活动信号。一个用于图像处理的人工神经网络学会了将视频图像和大脑活动联系起来。随着这几名女性观看更多的视频,经过算法预测的活动和一些大脑活动相吻合。它还帮助科学家了解皮层每个区域的特征。还有一个网络能够解码神经信号:根据参与者的大脑活动,能够以50%的精确度预测她所看到的东西(

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