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深度强化学习在指代消解中的一种尝试

本文出自斯坦福 NLP 组,发表在 EMNLP 2016,其将深度强化学习应用于指代消解领域是一大创新,相较于其他方法有很好的效果提升。 指代消解是自然语言处理的一大研究领域,常见的指代消解算法多数模型采用启发式损失函数,不同消解任务为达到良好的使用效果需要对调整损失函数超参数。 常见的指代消解算法有 Mention Pair、Mention Rank、Entity Mention 等等,本文将深度强化学习应用于 Mention Rank 实现消解技术的通用性,解决启发式损失函数的超参微调问题。 模型介绍 论文作者将其发表于 ACL 2016 的 Neural Mention-ranking 模型 [1] 进行强化学习的改进。 模型结构 如下图所示,Neural Mention-ranking 模型结构主体部分为多层的前反馈神经网络,分为三个部分:首先是输入层将指代词(mention)特征、候选前指词(Candidate Antecedent)即指代词出现前的词特征、指导词所在句子特征以及其他特征例如距离特征、连接关系特征等等做向量拼接(concate)处理作为模型的输入 h0。 特征...

云知声联合创始人康恒:AI未来会成为“水电煤”

9月9日上午,云知声联合创始人兼IoT事业部副总裁康恒作为演讲嘉宾,出席了2016虎嗅FM创新节。康恒发表了主题为《人工智能如何商业化》的主题演讲,康恒表示, AI更像是一个技术基础资源而不是一个产品,它未来会像“水电煤”一样深入我们的生活。 人工智能商业化将是大势所趋 今年3月份,AlphaGo以4:1的总分战胜李世乭,将人工智能推向了一个新的高潮。无独有偶,今年6月份,互联网女皇玛丽·米克的一份报告,又将语音识别这一交互入口推向一个新的高度。不难看出,人工智能现在的发展已经处在一个风口之中。在技术风暴来临之前,总会有一些让人兴奋的预测。在2015年初,《连线》杂志创始主编凯文预测:未来15年科技和商业社会最大的变化趋势将是人工智能的商业化。据BBC调查显示,2020年,全球人工智能市场规模约1190亿人民币,而艾瑞调查显示,2020年,中国人工智能市场规模也将达到91亿人民币 。其实不难看出在人工智能行业火爆的今天,早已有众多巨头企业投身其中,创业型公司更是摩拳擦掌,做好了迎接人工智能新热潮的准备。由此也能看出,人工智能商业化早已是大势所趋,而这条商业化之路也是人工智能公司的必经之...

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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。

Rocky Linux

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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。

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