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无论学习哪门计算机语言，只要把100例中绝大部分题目都做一遍，就基本掌握该语言的语法了。 【程序1】 题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？ #Filename:001.py cnt = 0#count the sum of result for i in 阅读全文
posted @ 2012-11-05 14:40
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https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/disentangled-self-attention-models 阅读全文
posted @ 2021-10-28 20:48
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此文不涉及技术，主要是一些观点，从以下几个角度讲述了对话系统的现状（1）B/C端市场（2）闲聊、问答、任务型对话（3）学术界和工业界的gap。 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/d7Bt1gHIP_LXmMJuIKUL-A C端市场，对话产品成本巨大、盈利空间不明朗、市 阅读全文
posted @ 2021-03-13 11:52
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原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/iYQkwCs1xz2QIjRkg5nerg Retrieve, Rerank, Read, then Iterate: Answering Open-Domain Questions of Arbitrary Complexity f 阅读全文
posted @ 2021-03-13 11:38
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文章地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94359189 笔记： 模型size=1/7； 推理耗时=1/9； 性能会轻微损失；GLUE下降3个点（BERT-PKD，DistilBERT下降7/8个点）； 三个loss：embedding loss（输入，mes），tran 阅读全文
posted @ 2021-03-03 10:33
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原文链接：https://blog.maiot.io/12-factors-of-ml-in-production/ 译文转自：机器之心 公众号 过去二十年来，我们对软件开发的理解有了大幅提升。其中一大部分原因是 DevOps 概念的出现及其在软件开发行业的广泛应用。 领先的软件公司都遵循着同样的模 阅读全文
posted @ 2020-12-04 10:42
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原文链接：https://d2l.ai/chapter_optimization/lr-scheduler.html 在神经网络中，通常我们主要关注优化算法如何更新权重，而缺少关注更新的幅度，即学习率。适当的调整学习率和优化算法一样重要。可以从这些角度去考虑： 【学习率大小】最直观的就是学习率的粒度 阅读全文
posted @ 2020-10-22 18:50
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小米铁人三项：硬件、新零售、互联网 小爱：知识图谱代表作品 知识图谱请求量 8000万/天？ 【joint-model】 【NL2SQL】 【实体链接，BERT+CRF、BERT+Softmax】远程监督构造训练集【TODO】 概念图谱 【上位词判定】 【同义词挖掘】 阅读全文
posted @ 2020-09-26 17:27
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多跳，multi-hop boostraping 更新 结合KB的语料增强 Query->查询图 【intent论文】 【动态自适应模型】 阅读全文
posted @ 2020-09-26 16:24
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human-in-the-loop，知识图谱链路长 entities、attributes、concepts、relationships Monitor ASR 自动加标点 知识图谱构建 set + pos dep-parser 规则方式（抱团规则） summarization（TF-IDF提取关键 阅读全文
posted @ 2020-09-26 15:36
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50亿实体、5500亿事实 事件有更强的知识表达能力 事件抽取比赛，发布了数据集 阅读全文
posted @ 2020-09-26 14:43
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搜狗知识图谱背景 价值清晰、被证明 收益明确 实现包括多个环节 多义项消歧 AI营养师【搜索+图谱+对话】！！！！！ 同传 阅读全文
posted @ 2020-09-26 13:35
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16亿实体、48亿关系、1000亿SPO。 赋能搜索（搜索5层架构，策略及小模型层） 基于图谱路径召回 知识构建、知识计算、知识应用 问答场景 按答案来源划分：KBQA/（IR）FAQ/（Doc）MRC 方案对比 技术对比 技术全景图（实体约束理解） NLU 实体链接在NLU中的应用 意图识别（bo 阅读全文
posted @ 2020-09-26 12:27
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层级化概念网络 如何确定商品所属概念 BLC：Basic Level Concept； c=concept e=entity 如何表征商品关系、复合领域约束 场景体系、时效热点、产品次、概念、品牌、店铺、搭配、商品、实体。。。 用户知识图谱（基本属性、人群属性） 如何基于KG对用户兴趣建模？ 基于K 阅读全文
posted @ 2020-09-26 11:33
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达观数据 知识图谱平台 知识图谱构建与应用 知识图谱Schema 结构化数据->知识图谱 非结构化数据->知识图谱 NER NER方法 基于规则的NER 基于浅层模型的NER 基于BiLSTM-CRF的NER（14～18年） 基于BERT的NER 实体关系抽取 关系抽取方法 基于规则的关系抽取 基于 阅读全文
posted @ 2020-09-26 10:29
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sigmoid会衰减输入的影响（大input，小output），层数过多的话，导致输入对cost的影响几乎为0 ReLU是Maxout的特例，Maxout比ReLU更灵活 如何训练Maxout 等价这个网络（不同的样本更新不同的参数） 优化器AdaGrad RMSProp local minima（ 阅读全文
posted @ 2020-09-05 13:14
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Contextual Query Understanding，根据上文补全当前Query 为了热更，只需新增一个intent cls。 对话策略配置 阅读全文
posted @ 2020-09-05 12:58
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图神经网络，强化学习，对话策略 对话状态：food=chinese 置信状态（分布）：food= chinese 0.6，italian 0.4 简单的聚合函数是平均，下边是两种改进方案： 【词级别信息引入网络？】 阅读全文
posted @ 2020-09-05 11:54
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