代码、数据、实验地址:https://worksheets.codalab.org/worksheets/0x9a15a170809f4e2cb7940e1f256dee55/
接下来,我来看看它到底是何方圣神,魅力何在。一起与它交流探讨有关世界杯的话题,走进世界杯。
不知道大家还记不记得,上一篇文章中的X-SQL和HydraNet都是来自微软的模型。微软作为一个老牌科技公司近年不仅在云计算领域迎头赶上,在AI方面也有很多优秀的技术创新和应用。依托于强大的Excel,他们在表格问答方面也有很好的落地土壤。
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机器之心原创 作者:邱陆陆 对话机器人是「怎样炼成的」。 相比于语音和图像,自然语言是一个有「更多需求」和「更少标准答案」的领域。扎根自然语言的公司通常也不是从技术和方法出发,而是选择一个具体的需求,然后用所有可能的方法解决它。追一就是这样的一家公司,它瞄准的是「对话机器人」这个领域,把问题分类、分解、逐个建立准确高效的机器人,再有序集成起来。三月,机器之心有幸在深圳追一科技总部对首席科学家杨振宇进行了采访,我们仔细聊了聊「对话机器人是怎样炼成的」,以及在他眼里,深度学习与自然语言最好的结合方式是怎样的。
看着这个标题我就想笑,原来的标题是,如何做好多轮对话管理,然后我就默默的加了个引号,用于断句。
今日,机器之心小编在刷 Twitter 时,发现斯坦福自然语言处理组的官方账号发布了一条内容:谷歌 AI 的 BERT 在 SQuAD 2.0 问答数据集上取得了全新的表现。该账号表示,目前榜单上的前 7 个系统都在使用 BERT 且要比不使用 BERT 的系统新能高出 2%。得分等同于 2017 年 SQuAD 1.0 版本时的得分。此外,哈工大讯飞联合实验室的 AoA 系统要比原 BERT 高出 2% 左右。
自动问答系统是当前自然语言处理领域一个非常热的方向。它综合运用了知识表示、信息检索、自然语言处理等技术。自动问答系统能够使用户以自然语言提问的形式而不是关键词的组合,提出信息查询需求,系统依据对问题进行分析,从各种数据资源中自动找出准确的答案。从系统功能上讲,自动问答分为开放域自动问答和限定域自动问答。开放域是指不限定问题领域,用户随意提问,系统从海量数据中寻找答案;限定域是指系统事先声明,只能回答某一个领域的问题,其他领域问题无法回答。 为了测试这个方面可行与否,近期,利用百度知道的相关问答语料,
地主认证(商户标注)申请 1.什么人可以申请商户标注, 是否收费? 各类企事业单位、个体工商户,对自己的经营场所、实体店铺希望腾讯地图进行收录的,均可申请商户标注。提交商户标注后,您所填写的信息会被所有用户看到,因此请确认您提交的位置信息符合国家相关法律(例如军事设施,保密地点等信息根据国家相关法律不能提交)。申请商户标注免费。 2.营业执照还在办理中,是否可以申请商户标注? 不可以进行商户标注。但您可以暂时在手机APP腾讯地图上走普通数据的新增,上传名称、地址、坐标、电话及店铺的门店照即可。待营业执照办
AI 科技评论按:ACL 2018 于 7 月 15 日在墨尔本正式开幕,随着会议议程的推进,今天迎来大会的重头戏——ACL 奖项颁布仪式。
你觉得未来的DBA是怎样工作的? 站在当下的我们难免受到时代的局限,看不清未来的发展趋势,但是,当我们回望过去和现在,或许可以得到一丝启发。 在过去,很早期的计算机操作系统是以命令行操作界面为主,这种界面需要极大的学习门槛,没有经过学习的一般人是无法流畅地去使用和体验的,直到发布Windows 1.0,这是微软发布的第一个Windows操作系统版本,也是第一次对个人电脑操作平台进行用户图形界面的尝试,至此面向个人的操作系统向图形界面发展,使用门槛也慢慢降低。 而现在,人们已经可以很轻易地使用计算机,同
导读 提供洞察和分析的公司都在尽力为自己组建完美的数据科学团队,这通常有两条路可以走。 大部分公司都在挣扎中选择了第一条路:寻找这些工资非常贵又很少见的独角兽人才,即同时具备这多种技能的独立个体。 完
Alexa越来越聪明了,这得感谢Wolfram Alpha。亚马逊今天宣布,它的跨平台助手将与Wolfram Research的计算知识引擎集成,以回答与数学和科学相关的问题。
解决微信群,QQ群学者或者专业更难的提问,无人积极回答问题,由彬哥策划的产品。 问答系统特征如下:
近年来,随着问答技术和多模态理解技术的蓬勃发展,视觉问答任务(Visual Question Answering)变得越来越受关注。诸如 VQA、CLEVER、Visual-7W 等大规模视觉问答数据集陆续发布,极大地推动了视觉问答任务的迭代发展。然而,当前大部分视觉问答数据都是人工合成问题,如 “她的眼睛是什么颜色” 这种标注者在看到图片后虚构设计出的。人工产生的数据会相对简单、低质甚至有偏。因此,在这项工作中,我们基于 QQ 浏览器中用户真实的问题,提出了一个基于中文的大规模图片问答数据集:ChiQA。
选文 | Aileen 翻译 | lizyjieshu 校对 | 张靓 ◆ ◆ ◆ 导读 提供洞察和分析的公司都在尽力为自己组建完美的数据科学团队,这通常有两条路可以走。 大部分公司都在挣扎中选择了第一条路:寻找这些工资非常贵又很少见的独角兽人才,即同时具备这多种技能的独立个体。 完美的数据科学家完美地掌握了数学、统计学、编程以及沟通技术。这些人不光具备完成复杂工作的专业技术能力,还能够向非技术人员解释这些技术工作可能会带来的影响。 除了这些数据科学家会很昂贵的事实之外,这些天才科学家一周7天,每天2
作者:Siva Reddy、Danqi Chen、Christopher D. Manning
在去年底,我们完成了 6 期 Modern Android Development (简称 MAD Skills) 中关于 Android App Bundle 的视频内容,我与 Chet Haase、Wojtek Kaliciński 和 Iurii Makhno 也通过在线问答环节一起回答了 Twitter #AskAndroid 话题标签以及直播活动中的大量问题。
下面内容来自一篇很有趣的文章——Rubber Duck Problem Solving:https://blog.codinghorror.com/rubber-duck-problem-solving/,简单翻译了一下,希望对大家有帮助:
AI 科技评论按:今年下半年,SQuAD 2.0 横空出世。基于 U-net 的一众模型纷纷获得了优异的成绩(截至到 BERT 屠榜之前)。一篇来自 betterlearningforlife.com 的文章对 SQuAD 2.0 进行简要的介绍,并以问答的形式介绍了计算语言学与 U-net 模型相关的一些问题。 AI 科技评论全文编译如下。
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