好的，我已经了解了要求，请给出需要完善的问答内容。
今天，营长要给大家推荐一本还未完成的深度学习书籍——《深度学习500问》。为什么要推荐一本未完成的书？
今天，给大家推荐一本还未完成的深度学习书籍——《深度学习500问》。为什么要推荐一本未完成的书？
最近在 github 发现了一个有趣的项目，《深度学习500问》，由川大一名优秀毕业生创建。这是一个整合 AI 相关知识的项目，通过广大网友的集思广益, 形成内容充实，覆盖全面的 AI 相关知识文集。
近年来，深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域都取得了非常不错的成果，自然而然地成为技术人员争相学习的热点。
【导读】传统的社区的问答(CQA)仅对问题和答案的内容进行编码，为问题准确地匹配高质量的回答。这篇文章提出使用社区中用户的交互信息进行嵌入，借助了异构社交网络中大量的社交信息来缓解了CQA任务的稀疏性问题，辅助解决CQA任务。提出的框架协同地利用问题、回答和回答者之间的交互关系来学习回答的相对质量。另外，使用深度随机游走框架来充分利用异构社交网络中的信息，来提升问答匹配的效果。在大规模真实CQA数据上的实验表明，借助异构社交信息，提出的算法超过了当前最好的CQA算法。 【AAAI2016 论文】Commun
我们也很激动地看到 AI 巨头不断地开源最新、最快的模型，例如谷歌开源了语言模型 BERT，已经在所有 benchmark 数据集上取得了突破。
其中，我们可能会发现一些「违规」的小程序。虽然微信有完善的小程序审核机制，但人工审核总是会存在纰漏；或是开发者在小程序过审后，通过技术手段修改小程序内容等。
作为一个高大上的码农，你肯定用到过 StackOverflow，必须的。会有人否定这个断言么？那他恐怕不是真正的码农，或者说还没入门。StackOverflow 对于码农的重要性，基本就和诸葛亮对刘备的重要性差不多，它上知 Java 下知 MySQL，中间懂得各种算法。只要你拥有与它沟通的技巧，它几乎可以回答你遇到的任何技术问题。
本项目基于chatterbot0.8.7来开发，但不仅于此。让我们先对chatterbot做一个简单的了解。
本文首发于GitChat，原作者王晓雷，经作者同意授权转发。转载请联系作者或GitChat。 背景 很多人问，对话式交互系统就是语音交互么？当然不是。语音交互本身真的算不上新概念，大家可能都给银行打过电话，“普通话服务请按1，英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统，我想大家都清楚这种交互带来的用户体验有多低效。那么对话式交互系统已经可以取代人类提供服务了么？也没有，图灵测试还没有过呢，着什么急啊。 📷 不过，随着人工智能的发展，对话式交互穿着语音和文本的外衣，携手模糊搜索引擎，怀抱计算科
1、对话系统的基本实现 首先我们思考一个问题：人为什么需要对话？第一种情况，我要借助其他人的能力帮助我完成某件事情，那我就需要通过信息的正向传递来让其他人了解我的意图，这种情况我们通常称为任务型对话；第二种情况，我们希望从别人手里获取知识，信息反向输入，这种情况通常属于问答型及推荐型对话；第三种情况，我们并没有明确的目的，只是希望随机的交换一些信息，这种情况一般被归类为闲聊。的确对话系统也一般被分为以上三大类来实现。还有一些其他分类标准，把问答型也归类到任务型对话中，因为有部分底层技术比如知识图谱等在
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当使用 DirectQuery 方式连接到数据源时，就可以在页面设置自动刷新的时间间隔，如下：
机器之心原创 作者：王艺 几乎在同一时间，微软和阿里巴巴的机器阅读理解系统在最新的 SQuAD 数据集测评结果中取得了并列第一的成绩。这是历史上第一次，机器阅读理解的精准匹配分数超越了人类的评测结果。 这两天 NLP 圈炸锅了，焦点围绕着微软阿里到底是谁先打破了机器阅读理解的人类记录。 事情是这样的。两家的 PK 发生在 SQuAD 数据集上，这是行业内公认的机器阅读理解标准水平测试，也是该领域顶级赛事，被誉为机器阅读理解界的 ImageNet（图像识别领域的顶级赛事）。和 ImageNet 一样，SQuA
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
导读：飞桨（PaddlePaddle）致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。在重要的机器阅读领域，基于DuReader数据集，飞桨升级并开源了一个经典的阅读理解模型 —— BiDAF，相较于DuReader原始论文中的基线，在效果上有了大幅提升，验证集上的ROUGE-L指标由原来的39.29提升至47.68，测试集上的ROUGE-L指标由原来的45.90提升至54.66。
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题？比如「世界上有多少个国家」，当你看到谷歌向你展示的是准确的答案，而不只是链接列表时，你是否感到十分惊讶？这个功能显然很酷炫也很有用，但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题，比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」，你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案（即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案）。
背景 很多人问，对话式交互系统就是语音交互么？当然不是。语音交互本身真的算不上新概念，大家可能都给银行打过电话，“普通话服务请按1，英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统，我想大家
理解自然语言 自然语言处理是人工智能早期研究领域之一。已经编写出能够从内部数据可问答用英语提出问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言梦之星用易于给出的指令和获取知识等。人类一直希望研制出一些可以替代人类活动的机器人（如机器人炊事员），而使机器人能够理解自然语言是之中的关键所在，只要理解了自然语言，就可以根据这些语言执行一些具体的活动。 人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得的成就，发展为人类自然语言处理的新概念。 📷 机器学习 学习能力无疑是人工智能
几个月前，红色石头发文介绍过一份在 GitHub 上非常火爆的项目，名为：DeepLearning-500-questions，中文译名：深度学习 500 问。作者是川大的一名优秀毕业生谈继勇。该项目以深度学习面试问答形式，收集了 500 个问题和答案。内容涉及了常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题。
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