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学习笔记CB004:提问、检索、回答、NLPIR

聊天机器人,提问、检索、回答。 提问,查询关键词生成、答案类型确定、句法和语义分析。查询关键词生成,提问提取关键词,中心词关联扩展词。答案类型确定,确定提问类型。句法和语义分析,问题深层含义剖析。检索,搜索,根据查询关键词信息检索,返回句子或段落。答案抽取,分析和推理检索句子或段落,抽取提问一致实体,根据概率最大对候选答案排序。 海量文本知识表示,网络文本资源获取、机器学习方法、大规模语义计算和推理、知识表示体系、知识库构建。问句解析,中文分词、词性标注、实体标注、概念类别标注、句法分析、语义分析、逻辑结构标注、指代消解、关联关系标注、问句分类、答案类别确定。答案生成过滤,候选答案抽取、关系推演、吻哈程度判断、噪声过滤。 聊天机器人技术类型。基于检索技术,信息检索,简单易实现,无法从句法关系和语义关系给出答案,无法推理问题。基于模式匹配技术,把问题往梳理好的模式匹配,推理简单,模式涵盖不全。基于自然语言理解技术,把浅层分析加句法分析、语义分析。基于统计翻译模型技术,把问句疑问词留出来,和候选答案资源匹配。 问句解析。哈工大LTP(语言技术平台)、博森科技、jieba分词、中科院张华平博...

学界 | Ian Goodfellow最新论文:是猫还是狗?不光神经网络识别不了,你也能被忽悠

根据胡子、鼻子较短判断,左边的似乎是猫。但是再看看右边,这明显是只狼狗吧(诡异的戴着蝴蝶结的狼狗orz)。但是这明明是一张图啊?怎么回事? 都是深度学习搞的鬼。 这是Ian Goodfellow大神2月22号最新论文里的成果。对抗性干扰,既能骗过神经网络,也能骗过人眼了。 先回忆一下我们是怎么忽悠神经网络的。 不久前,文摘菌发布过一篇关于如何利用一个小贴纸,让各大著名图像识别算法纷纷破功的文章(自带迷幻剂技能的小贴纸:忽悠神经网络,让它将一切都当作烤面包机!)。 加上这个五彩缤纷的小贴纸后,不论是什么图片,都会被神经网络识别成“烤面包机”。 原理其实很简单,我们在对图像处理时,为了简化图像本身的数据量,提取了图像的关键特征进行识别。当这个小贴纸加入后,它所携带的像素数据严重影响到了原来图像的关键特征,从而扰乱已经训练好的神经网络,导致识别结果

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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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