语言处理想突破，三座大山必须过-低调大师

语言处理想突破，三座大山必须过

2018-09-03 650

“我的飞机什么时候到？”

把这个问题抛给智能机器人助手。几乎可以肯定，机器立马就懵逼了。

“我”是谁？“飞机”是航班还是淘宝上订的模型玩具呢？“到”又是到哪呢？

如果是人类来回答这个问题，即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答，但对机器来说，除非依赖大量人为制定的规则，回答这样的问题难度堪比“哥德巴赫猜想”。

面对自然语言处理发展（NLP）存在的诸多难题，该领域的大牛、Salesforce的首席科学家Richard Socher在近日指出：NLP领域的发展要过三座大山。

困扰NLP领域的这三座大山究竟是什么？一起来听大佬说。

一直以来，语言都被认为是人类的独特能力，是智慧的表现。但最近，自然语言处理技术的发展似乎也将语言能力赋予给了机器。

帮你打电话订餐，给你讲故事，解决各种刁钻的冷知识问答…机器的语言能力已经无限接近人类水平。

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深度学习入门笔记系列 ( 七 ) ——循环神经网络（RNN）学习笔记

1.引言在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。于是乎，我们就名正言顺的引出了这篇文章的 RNN 。 2.什么是RNN RNN（Recurrent Neural Networks）翻译为循环神经网路，与传统神经网络模型对比，RNN 一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中。重点的讲就是，隐藏层之间的节点之间是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。例如上图，中间A表示隐含层，能够看出来从左到右的序列中，隐含层输入不仅包括输入层还有上一个序列的隐含层输出。 3.RNN 能干些啥理论上，RNN 能够对任何长度的序列数据进行处理。但是在实践中，为了降低复杂性往往假设当前的状态只与前面的几个状态相关，下图便是一个典型的RNN ：坦白讲，...

2018-09-04

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2018-09-04

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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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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。