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Artificial Intelligence、ML、DL、Computer Vision、Data Mining、 NLP、ASR、Math
人工智能在 2018 年继续强势发展，在运算智能和感知智能取得了很大的突破和优于人类的表现。NLP 一直是人工智能领域的重要话题，而人类语言的复杂性也给 NLP 留下了重重困难等待解决。本届「达观杯」以文本智能处理为主题。
在本文中，我将简单介绍自然语言处理的语义建模思想。语言与语义语义语法和语言语法都定义了理解自然语言句子的形式。语言语法涉及名词、动词等语言范畴。语言和语义两种方法在20世纪70年代几乎同时出现。作为计算语言运动的一部分，语言建模一直备受关注，并且是整个自然
在开始你的研究之前，了解目标领域中最重要的研究方向是很重要的任务。本文中，德国海德堡大学的计算语言学在读博士 Sebastian Ruder 为我们介绍了 NLP 领域里最具潜力的几个研究方向。然而，NLP 中数据增强并未广泛使用。确定何种类型的数据增强在
自然语言处理与计算机视觉一样，是目前人工智能领域里最为重要的两个方向。如何让机器学习方法从文字中理解人类语言内含的思想？本文中，来自 Insight AI 的 Emmanuel Ameisen 将为我们简述绝大多数任务上我们需要遵循的思路。无论是成立的公司
根据ACL19机器学习领域主席王威廉的推文，今年论文提交数量将在2800左右。相比去年论文提交数量，暴增81%——史上最大规模NLP会议诞生了！而在离截止时间仅剩5.5小时的时候，ACL 2019机器学习领域主席、加州大学圣塔芭芭拉计算机科学系王威廉老师发
DeepMind新年力作《学习和评估通用语言智能》，从全新的角度对跨任务NLP模型进行了评估，探讨了要实现“通用语言智能”现如今的研究还缺失什么，以及如何实现通用语言智能。Hinton说：“5年内，如果计算机没能做到在观看YouTube视频后能够讲述发生了
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