1. 引言 word embedding技术如word2vec,glove等已经广泛应用于NLP,极大地推动了NLP的发展.既然词可以embedding,句子也应该可以(其实,万物皆可embedding,Embedding is All You Need ^_^).近年来(2014-2018),许多研究者在研究如何进行句子表示学习,从而获得质量较高的句子向量(sentence embedding).事实上,sentence embedding在信息检索,句子匹配,句子分类等任务上均有广泛应用,并…

转载自wentingtu 基于LDA的Topic Model变形最近几年来,随着LDA的产生和发展,涌现出了一批搞Topic Model的牛人.我主要关注了下面这位大牛和他的学生:David M. BleiLDA的创始者,04年博士毕业.一篇关于Topic Model的博士论文充分体现其精深的数学概率功底:而其自己实现的LDA又可体现其不俗的编程能力.说人无用,有论文为证: J. Chang and D. Blei. Relational Topic Models for Document Ne…

转载于: 转:基于LDA的Topic Model变形 最近有想用LDA理论的变形来解决问题,调研中.... 基于LDA的Topic Model变形 基于LDA的Topic Model变形最近几年来,随着LDA的产生和发展,涌现出了一批搞Topic Model的牛人.我主要关注了下面这位大牛和他的学生: David M. BleiLDA的创始者,04年博士毕业.一篇关于Topic Model的博士论文充分体现其精深的数学概率功底:而其自己实现的LDA又可体现其不俗的编程能力.说人无用,有论文为证:…

1. Nonvolatile memory(e.g., Phase Change Memory) blurs the boundary between memory and storage and it could greatly facilitate the construction of in-memory durable data structures. Data structures can be processed and stored directly in NVRAM. To XX…

相信各个即将毕业的学生或在岗需要评职称.发论文的职场人士,论文检测都是必不可少的一道程序.面对市场上五花八门的检测软件,到底该如何选择?选择查重后到底该如何修改?现在就做一个知识的普及.其中对于中国的学者都会选择如下三种检测系统,接下来将做简单介绍: 1  知网 知网是使用率最广的一套检测系统,其使用率广,其实是在于这套系统背后的资源支持及平台支持,如同方依靠的学校背景及咱们下载文章的知网平台.知网随着使用对象的不同,又划分为以下几个分类:     ①知网学术不端检测.现在的知网学术不端检测已发…

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学…

How to Write and Publish a Scientific Paper: 7th Edition(科技论文写作与发表教程)(11.04更新) 重要通知: 最近开题报告已差不多告一段落,准备发力写论文了.我会根据自己写论文的实践,从找期刊到发表的过程记录下来.记录的过程从第6章开始,我会用不同颜色的自己标注出来,其顺序大体和<科技论文写作与发表教程>的目录相似.欢迎大家讨论拍砖. 目 录 第一部分 一些基本常识 第1章 什么是科研写作第2章 历史回顾第3章 走进科技写作第4章 何…

如何起草你的第一篇科研论文——应该做&避免做 导语:1.本文是由Angel Borja博士所写.本文的原文链接在这里.感谢励德爱思唯尔科技的转载,和刘成林老师的转发.2.由于我第二次翻译,囿于知识水平有限,错误不当之处在所难免(不当之处以原文为准),还请大家不吝批评指正.3.如果大家发现有趣.有料.有用的文章,可给我留言,我会尽力翻译.谢谢大家. 正文: 按励德爱思唯尔科技的引言: 如何起草一篇科学论文?经验丰富的Angel Borja教授告诉你哪些是必要的而哪些是应该避免的!这是继Angel…

对话模型此前的研究大致有三个方向:基于规则.基于信息检索.基于机器翻译.基于规则的对话系统,顾名思义,依赖于人们周密设计的规则,对话内容限制在特定领域下,实际应用如智能客服,智能场馆预定系统.基于信息检索是指根据输入语句,在回复候选集中匹配最相近的语句作为回复,涉及到特征与排序算法的选择.优点是得到的回复通常语法正确.语义明确,但由于回复是事先存在的,因此不能很好的适应语境.还有一种思路源自机器翻译,使用神经网络encode-decode框架:将输入语句映射为向量,根据向量生成回复.需要注意的是…

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".…