参考链接: https://github.com/HIT-SCIR/ltp/blob/master/doc/install.rst http://www.xfyun.cn/index.php/services/ltp/detail?&app_id=NTZmYzg5ZWE= http://www.ltp-cloud.com/document/#api_rest_format_json 其他分词算法参考链接: NLPIR:http://www.nlpir.org/    http://www.dat

最近有好多小伙伴要面经(还有个要买简历的是什么鬼),然鹅真的没有整理面经呀,真的木有时间(｡ ́︿ ̀｡).不过话说回来,面经有多大用呢?最起码对于NLP岗位的面试来说,作者发现根本不是面经中说的样子...来源|知乎作者 其实今年参加NLP算法岗秋招的小伙伴可能有感慨, "照着别人的面经去准备了辣么多,轮到自己面试时内容怎么这么不一样?!" "说好的要做到熟练推导SVM呢?怎么从来没人让我推导SVM?" "整场面试都在聊前沿论文啊什么鬼?从来没见这样的面经

UPDATE TIME: 2019-12-12 17:06:32 NLP: 对话系统: [ ] https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/10789512.html 任务型对话英文数据集: github [最全任务型对话数据集]主要介绍了一份任务型对话数据集大全,这份数据集大全涵盖了到目前在任务型对话领域的所有常用数据集的主要信息.此外,为了帮助研究者更好的把握领域进展的脉络,我们以Leaderboard的形式给出了几个数据集上的State-of-the-ar

时间规定: 2018.12.07-2018.02.15 能力养成: linux, shell python, c++(会多少算多少) tensorflow, keras, pytorch(tf优先) CNN, RNN(LSTM), BRNN, Seq2Seq, RL, Attention, fastText, TextCNN, TextRNN, TextRNN+Attention, TextRCNN(CNN+RNN) LR, SVM, RF, NB, CRF, LDA, XGB等 分词,新词发现

爱奇艺 1. attention<attention is all you need> 2. 相关项目 3. 逻辑回归 4. linux的指令(重命名文件,vim替换,vim指向文章最末行) 5. 编程题:实现开根号函数 6. 编程题:实现前缀树 百度 1. bert模型结构 2. bert中的mask和word2vec模型有什么相同点和不同点 3. 相关项目 4. 实习中的工作有没有检验的指标 是否上线 自己的项目是否有检验的指标 5. 编程题:计算两个矩形的公共面积(从二维的线段入手,两端

人工智能算法大体上来说可以分类两类:基于统计的机器学习算法(Machine Learning)和深度学习算法(Deep Learning) 总的来说,在sklearn中机器学习算法大概的分类如下: 1. 纯算法类 (1).回归算法(2).分类算法(3).聚类算法(4)降维算法(5)概率图模型算法(6)文本挖掘算法(7)优化算法(8)深度学习算法 2.建模方面 (1).模型优化(2).数据预处理 二.详细算法 1.分类算法 (1).LR (Logistic Regression,逻辑回归又叫逻辑分

最近接触了pLSA模型,该模型需要使用期望最大化(Expectation Maximization)算法求解. 本文简述了以下内容: 为什么需要EM算法 EM算法的推导与流程 EM算法的收敛性定理 使用EM算法求解三硬币模型 为什么需要EM算法 数理统计的基本问题就是根据样本所提供的信息,对总体的分布或者分布的数字特征作出统计推断.所谓总体,就是一个具有确定分布的随机变量,来自总体的每一个iid样本都是一个与总体有相同分布的随机变量. 参数估计是指这样一类问题——总体所服从的分布类型已知,但某些

郑捷2017年电子工业出版社出版的图书<NLP汉语自然语言处理原理与实践> 第1章 中文语言的机器处理 1 1.1 历史回顾 2 1.1.1 从科幻到现实 2 1.1.2 早期的探索 3 1.1.3 规则派还是统计派 3 1.1.4 从机器学习到认知计算 5 1.2 现代自然语言系统简介 6 1.2.1 NLP流程与开源框架 6 1.2.2 哈工大NLP平台及其演示环境 9 1.2.3 StanfordNLP团队及其演示环境 11 1.2.4 NLTK开发环境 13 1.3 整合中文分词模块 

导读:今天给大家分享的主题是搜索匹配问题在 DiDi Food 中的一些探索与应用.本文首先介绍了搜索相关性的一些背景,之后介绍了业界常见的三种匹配模型,以及在DiDi Food业务中的模型效果对比. 匹配模型包括:1. 基于表征的深度匹配模型:2. 基于交互的深度匹配模型:3. 同时基于表征与交互的深度模型.文章最后会介绍目前搜索匹配算法在 DiDi Food 业务中的一些效果. 1. 搜索相关性 搜索相关性模型本质上是一个匹配的过程,即用户通过一个具体请求,例如发送一个 query 来抽取想

最近工作中的一个问题,耗时一个月之久终于调查完毕且顺利解决,顿时感慨万千.耗时之久和预期解决时间和环境搭建以及日志不合理等等有关,当然这个并非此文的重点.之所以在很久以后的今天又开始写文,主要是这个问题调查的过程值得铭记.具体情况如下文述. 一.问题发现过程数据告警服务提示相关分析结果缺失,经初步调查,发现分析服务在调用对应的NLP算法服务时出现大量Failed,遂查看算法日志,确实存在错误信息. 二.问题调查和解决1.定位问题 1) 反馈给算法相关开发同学:他们认为可能是该算法遇到了长文本数据

序:RPC就是使用socket告诉服务端我要调你的哪一个类的哪一个方法然后获得处理的结果.服务注册和路由就是借助第三方存储介质存储服务信息让服务消费者调用.然我们自己动手从0开始写一个rpc功能以及实现服务注册,动态上下线,服务路由,负载均衡. RPC即远程过程调用,它的实现方式有很多,比如webservice等.框架调多了,烦了,没激情了,我们就该问自己,这些框架的作用到底是什么,来找回当初的激情. 一般来说,我们写的系统就是一个单机系统,一个web服务器一个数据库服务,但是当这单台服务器的处

Android 添加高德或百度网络定位服务 Android的网络定位服务以第三方的APK方式提供服务,由于在国内Android原生自带的com.google.android.gms服务几乎处于不可用状态,因此对于第三方OEM厂商经常需要与高德或百度合作,使用这两个服务提供商提供的网络位置定位服务.现将在Android平台集成第三方网络定位服务的步骤简述如下: 1.向高德或百度获取网络定位服务apk,并集成至system/app目录下,有时需要同步获取其运行时需要的库,并集成与指定目录,一般是sy

回<[开源]EFW框架系列文章索引> EFW框架源代码下载V1.3:http://pan.baidu.com/s/1c0dADO0 EFW框架实例源代码下载:http://pan.baidu.com/s/1eQCc69G 前言:上一章<WCFHosting服务主机的利用WCF服务通讯和实现思路 >中我们详细讲解了WCF服务主机的通讯功能,实现了客户端与服务端的通讯.光实现通讯功能还不够,中间件一定还要适合复杂的网络环境,这样增加了路由功能,还有系统性能问题那么中间件必须分布式部署,

http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcached缓

一致性哈希算法 摘自:http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html 算法简述 一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在论文<Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web>中被提出.简单来说,一致性哈希将整个哈希值空间组织成一

一.分布式算法 在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括: 轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N ):对机器编号

一.问题产生背景      在使用分布式对数据进行存储时,经常会碰到需要新增节点来满足业务快速增长的需求.然而在新增节点时,如果处理不善会导致所有的数据重新分片,这对于某些系统来说可能是灾难性的. 那么是否有可行的方法,在数据重分片时,只需要迁移与之关联的节点而不需要迁移整个数据呢?当然有,在这种情况下我们可以使用一致性Hash来处理. 二.一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot

转载自http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcach

初始架构