Mixed Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq. 迄今为止，神经网络的成功建立在更大的数据集、更好的理论模型和缩短的训练时间上。为此，我们创建了OpenSeq

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。简单点说就是怎样让计算机能够理解人类的语言，以执行如机器翻译、文本分析、情感分析等任务。自然语言处理是人工智能领域比较火热的方向，本人决定入坑是因为听那个谁说，这个方向对数学要求不像计算机视觉那么

对于BERT后时代，不得不说强有力的预训练模型是刷榜、出色完成任务的基础，现在列举几个对此很有帮助的资源，同大家一起进步！！！少年们，加油吧！！！

咱们的计算机只是对咱们的“字母”进行ASCII编码，并没有对咱们的“Word”编码。world应该是咱们处理自然语言的最基本的元素，而不是字母。那么世界上有千千万万的Word，咱们具体怎么表示呢？还有一个问题就是咱们如何通过咱们的text corpus来最

在人工智能领域里，有一个很重要的领域，叫自然语言处理。NLP致力于让计算机听懂人的话，理解人的话，在此基础上，人与计算机才有对话的可能。而这个处理语言的网站的主要功能，就是NLP中的核心的底层技术。无论最后建成的大楼有多么宏伟，都不可缺少坚实的地基。

经常听到这种言论: 某某技术工作机会少, 只有另一种技术工作机会的几分之一.然而再多的工作机会, 你也只能做一份工作啊.工作机会少有时反而是一件好事.以微软dynamics和自然语言处理NLP为例.NLP基石是数学, 而且所采用的数学学科与金融业一模一样,

输入一个word，在字典里查找得到它对应的下标就是token，然后用该数字下标去lookup表查找得到该词对应的词向量(词嵌入)就是embedding. 词袋模型就是将句子分词，然后对每个词进行编码，常见的有one-hot、TF-IDF、Huffman编码

GitHub上最火的NLP项目，标星13000+，现在迎来重大更新。刚刚， 抱抱脸团队，放出了transformers 2.0版本。一方面，实现了TensorFlow 2.0和 PyTorch 之间的深度互操作性。你可以在TPU上训练模型，然后再Pytor

谷歌大脑和CMU联合团队提出面向NLP预训练新方法XLNet，性能全面超越此前NLP领域的黄金标杆BERT，在20个任务上实现了性能的大幅提升，刷新了18个任务上的SOTA结果，可谓全面屠榜！此外，XLNet将最先进的自回归模型Transformer-XL

NLP领域发展迅速，初入坑者阅读哪些论文才能快速跟上现代NLP的最新趋势？HuggingFace团队近日发布这份论文列表和资源清单，紧跟研究最前沿，必备收藏。在过去的两年中，NLP在各种不同任务和应用上的进展十分迅速。最近，一些研究证明，我们可以利用非监督

计算机很擅长处理结构化的数据，比如工作表、数据库的表等。但我们人类的沟通通常使用词汇，而不是表。对于计算机来说，这是件很不幸的事情。这个世界中的许多信息都是非结构化的，比如英文文本，或任何其他人类语言。我们怎样才能让计算机理解非结构化的文字，并从中提取出数

斯坦福大学长期以来一直被认为是教学、教师素质和教学内容方面最好的大学之一。随着最近机器学习领域的热潮，斯坦福的ML课程引起了很多兴趣。为项目学生提供了两种选择。既可以选择自己的主题，也可以参加“默认项目”，该项目基于斯坦福问题答案数据集构建问答模型。一些提

2018年1月3日，微软亚洲研究院的r-net率先在SQuAD EM值达到82.650，这意味着在ExactMatch 指标上首次超越人类在2016年创下的82.304。新智元第一时间采访了MSRA周明团队，为读者详细解析了何为EM、F1，超越人类的具体内

如今，人工智能技术已经从小众发展成为主流，并且正影响着数百万人的生活。从数据科学从业者的角度来看，人工智能的一些关键领域取得了哪些突破？2018年发生了什么，2019年将会发生什么？读读这篇文章来了解一下吧！但2018年对于NLP来说确实是一个分水岭。UL

机器不学习 www.jqbxx.com : 深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个

例如，当我们写程序的时候必须严格遵守语法和格式的要求，但人与人交流就会自由很多。人与人交流的过程中，可以用不同长度的句子表达相同的含义，同样长度的句子表达不同的含义。你应该意识到这对计算机来说是很复杂的。虽然我们总是可以要求“码农”写更多的代码，但是我们不