nlp领域里,语义理解仍然是难题! 给你一篇文章或者一个句子,人们在理解这些句子时,头脑中会进行上下文的搜索和知识联想.通常情况下,人在理解语义时头脑中会搜寻与之相关的知识.知识图谱的创始人人为,构成这个世界的是实体,而不是字符串,这从根本上改变了过去搜索的体系.语义理解其实是基于知识,概念和这些概念间的关系.人们在解答问题时,往往会讲述与这个问题相关的知识,这是语义理解的过程.这种机制完全不同于人对图像或者语音的认识.CNN在图像或者语音领域取得成果是不足为奇的,因为生物学家已经对人脑神经元在

BERT:用于语义理解的深度双向预训练转换器(Transformer)   鉴于最近BERT在人工智能领域特别火,但相关中文资料却很少,因此将BERT论文理论部分(1-3节)翻译成中文以方便大家后续研究. ·  摘要   本文主要介绍一个名为BERT的模型.与现有语言模型不同的是,BERT旨在通过调节所有层中的上下文来进行深度双向的预训练.因此,预训练的BERT表示可以通过另外的输出层进行调整,以创建用于广泛任务的状态模型,例如问题转换和语言参考,而无需实质的任务特定体系结构修改.   BERT

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最

​ 参考文章: 深度剖析知识增强语义表示模型--ERNIE_财神Childe的博客-CSDN博客_ernie模型 ERNIE_ERNIE开源开发套件_飞桨 https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/README.zh.md 1.背景介绍 近年来,语义表示(language representation)技术的发展,使得 "预训练-微调" 作为解决NLP任务的一种新的范式开始出现.一个通用的表示能力强的模型被选择为语义表示模型,

微信语义理解接口提供从用户自然语言输入到结构化解析的技术实现,使用先进的自然语言处理技术给开发者提供一站式的语义解析方案.该平台覆盖多个垂直领域的语义场景,部分领域还可以支持取得最终的展示结果.开发者无需掌握语义理解及相关技术,只需根据自己的产品特点,选择相应的服务即可搭建一套智能语义服务.结合语音识别接口,通过微信语音识别得到用户的语音信息之后,经过语义分析理解,得到用户需求,及时回复用户.本文介绍如何实现对微信语义接口的封装处理,以及一些常用场景的调用. 1)微信语义理解接口 这个东西也就是

百度语义理解开放平台面向互联网开发人员提供自然语言文本的解析服务,也就是能够依据文本的意图解析成对应的表示. 为了易于人阅读,同一时候也方便机器解析和生成,意图表示协议採用 json 语言进行描写叙述,採用 gb18030 编码. json 语言的基本概念:  1.属性名/属性值  即键值对(key-value)  2.数组  在 json 中是"[]"括起来的内容,数据结构为 ["value1","value2",...],取值方式和全部语言中

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简单说一下所谓Knowledge base(知识图谱)有两条路走,一条是对用户的问题进行语义理解,一般用Semantic Parsing(语义分析),语义分析有很多种,比如有用CCG.DCS,也有用机器翻译来做的.它得到了一个句子的逻辑表示,根据逻辑表示再到知识库里去查,查到这个结点是什么,关系是什么等,通过这种方式,自然而然就查到了. 还有一种办法就是最近几年流行的信息检索方法.比如,一个问题“where was Barack Obama born ?”这句话里出现的了一个实体——Obama,

提速1000倍,预测延迟少于1ms,百度飞桨发布基于ERNIE的语义理解开发套件 11月5日,在『WAVE Summit+』2019 深度学习开发者秋季峰会上,百度对外发布基于 ERNIE 的语义理解开发套件,旨在为企业级开发者提供更领先.高效.易用的 ERNIE 应用服务,全面释放 ERNIE 的工业化价值,其中包含 ERNIE 轻量级解决方案,提速 1000倍! 今年 7 月,百度发布持续学习语义理解框架 ERNIE 2.0,在共计 16 个中英文任务上超越BERT.XLNET,取得了 SO

Merge 的On子句指定Match condition,When子句指定过滤条件,如果Source Table和Targe Table匹配的上,很好理解:如果匹配不上,必须深入理解不匹配的条件,否则,就很容易出错. ON <merge_search_condition> Specifies the conditions on which <table_source> is joined with target_table to determine where they match

首先程序中会用到Json,curl 安装相应的库 $ sudo apt-get install libcurl3 libcurl4-openssl-dev$ sudo apt-get install libjsoncpp0 libjsoncpp-dev 关机重启 参考 C++ 用libcurl库进行http通讯网络编程http://www.cnblogs.com/moodlxs/archive/2012/10/15/2724318.html 使用curl库,以post方式向服务器发送json数据

Kotlin是由JetBrains创建的基于JVM的编程语言,IntelliJ正是JetBrains的杰作,而android Studio是 基于IntelliJ修改而来的.Kotlin是一门包含很多函数式编程思想的面向对象编程语言... http://blog.csdn.net/ls0609/article/details/75084994  

参考https://github.com/chatopera/clause-py-demo 前提:安装完毕 Docker.Docker Compose 和 Python3.x git clone https://github.com/chatopera/clause-py-demo.git cd clause-py-demo docker-compose pull 我使用了sudo 创新python环境,并使用 (env) xuehp@haomeiya002:~/git/clause-py-de

如何理解Netfilter中的连接跟踪机制? 本篇我打算以一个问句开头,因为在知识探索的道路上只有多问然后充分调动起思考的机器才能让自己走得更远.连接跟踪定义很简单:用来记录和跟踪连接的状态. 问:为什么又需要连接跟踪功能呢? 答:因为它是状态防火墙和NAT的实现基础. OK,算是明白了.Neftiler为了实现基于数据连接状态侦测的状态防火墙功能和NAT地址转换功能才开发出了连接跟踪这套机制.那就意思是说:如果编译内核时开启了连接跟踪选项,那么Linux系统就会为它收到的每个数据包维持一个连接

有关HTML的一些基础课程,很多网站都有讲,于我而言,真正实践起来,我只要求我能够让它表现出我所想要的结果即可.然而,这种要求,对于后期的维护与测试,真的是......想起日前我们所做的这个项目,那里面的jsp代码,感觉有些看不下去,各种标签混杂一起,而且经常使用的是无实义的比如div,看起来真是头疼!所以,此番我做一个总结,方便日后做项目时,知道该如何规范好自己的代码,做到严谨. HTML,XHTML的区别: HTML,HyperText Mark-up Language,是构成网页文档的主要

我们经常在电影中看到机器和人对答如流,随着越来越多自然语言开放平台的出现,IT爱好者制作一个自己的APP或者小玩具等逐渐可以变为现实. 自然语言对话即你的APP或者你制作的工具.机器人等能够对用户输入的语音或者文字做出准确的回应. 比如,在微信公众号中,经常要求用户通过输入1.2或者其他关键字来获取相应的服务,而对于句子却无法正确理解.比如,你输入"中秋活动",这个几个字如果符合关键字的要求,那就会弹出相应的服务.但如果你输入的是"我想参加今年的中秋活动",&quo

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词义消歧,句子.篇章语义理解基础,必须解决.语言都有大量多种含义词汇.词义消歧,可通过机器学习方法解决.词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类.词义消歧无监督机器学习聚类算法,把词义聚成多类,每一类一种含义. 有监督词义消歧方法.基于互信息词义消歧方法,两种语言对照,基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧.来源信息论,一个随机变量中包含另一个随机变量信息量(英文信息中包含中文信息信息量),假设两个随机变量X.Y的概率分别是p(x), p(y),联合分布概率是p(x,y),互信息计算

1.grandfather:  R-CNN网络 结构如下: 工作流程: Input(an image)   Proposals(~2K个,在使用CNN提取特征之前还要先resize)  feature maps  每类得分,再经过NMS筛选,再使用手工设计的回归器进行box regression: 缺点: (1)速度慢,2K多个proposals都要经过CNN提取特征: (2)先分类在再回归,没有实现end to end: 2.father:  fast R-CNN网络 结构如下: 工作流程: