参考：开始使用 Keras 函数式 API 参考：Model 类（函数式 API）说明 单一输入输出：model = Model(inputs=inputs, outputs=output) 多输入多输出：model = Model(inputs=[a1, a2], outputs=[b1, b3, ...
对代码、编程感兴趣的可以关注老K玩代码和我交流!三行代码，给你的论文自动生成摘要之前写过一篇关于论文降重的技术爽文，收到了不错的反响。毕业生的法宝，论文一键降重~！最近对毕业论文方面的问答做了一个统计，发现除了降重，“摘要”的准备以及撰写也是莘莘学子们重点关心的一个话题，那摘要有没有可能用代码实现的捷径呢？确实是有的，老K在这里就给大家介绍一下：1.首先导入需要的第三方库#encoding:utf
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2021-01-02 10:31:17
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人工智能主要分支 人工智能,机器学习,深度学习 机器学习是人工智能的一个实现途径,深度学习是机器学习的一个子集. 主要分支介绍 通讯,感知与行动是现代人工智能的三个关键能力,在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍: (1) 计算机视觉(CV) (2) 自然语言处理(NPL) (3) ...
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2020-12-30 11:01:53
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在上一篇文章末尾，小夕提到了“机器学习是实现自然语言处理的正确道路”。其实确实如此，纵观整个自然语言处理的发展史，也是纵观整个人工智能的发展史，从诞生到现在，机器学习不仅是在理论和工程上实现自然语言处理的目前最佳选择，也是最贴近生物掌握自然语言处理能力的本能方式。从规则到统计，再到如今深度学习这个特殊而一般的统计，这条发展之路***在自然语言处理的几乎每一个应用场景。如中文分词，从最初的最大匹配法（
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2020-12-29 11:51:26
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0.导语词嵌入是自然语言处理（NLP）中语言模型与表征学习技术的统称。概念上而言，它是指把一个维数为所有词的数量的高维空间嵌入到一个维数低得多的连续向量空间中，每个单词或词组被映射为实数域上的向量。本篇文章讲解词嵌入基础和Word2vec。本文作者：jalammar（https://jalammar.github.io）翻译：黄海广（https://github.com/fengdu78）本文代码
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2020-12-29 11:47:49
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一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍背景什么是知识图谱问答？知识图谱（KG）是一个多关系图，其中包含数以百万计的实体，以及连接实体的关系。知识图谱问答（QuestionAnsweringoverKnowledgeGraph,KGQA）是利用知识图谱信息的一项研究领域。给定一个自然语言问题和一个知识图谱，通过分析问题和KG中包含的信息，KGQA系统尝试给出正确的答案。多跳知识图谱问答指的是，
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2020-12-29 11:07:37
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关注小夕并星标，解锁自然语言处理搜索、推荐与算法岗求职秘籍文|苏剑林（追一科技，人称苏神）美|人美心细小谨思密达前言这篇文章简单介绍一个叫做AdaX的优化器，来自《AdaX:AdaptiveGradientDescentwithExponentialLongTermMemory》。介绍这个优化器的原因是它再次印证了之前在《硬核推导GoogleAdaFactor：一个省显存的宝藏优化器》一文中提到的
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2020-12-29 11:06:55
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关注小夕并星标，解锁自然语言处理搜索、推荐与算法岗求职秘籍导读作为NLP近两年来的当红炸子鸡，以ELMo/BERT为代表的语言预训练技术相信大家已经很熟悉了。简单回顾下18年以来几个预训练的重要工作:ELMo,GPTandBERTELMo首先提出了基于语言模型的预训练技术，成功验证了在大规模语料上基于语言模型进行文本自监督学习的有效性。GPT提出了NLP预训练技术使用时应该像CV预训练技术一样，在
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2020-12-29 11:05:29
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图源：unsplash我们的生活中有许多地方会用到概要。看书的时候，书背后的简要使我们大概了解其内容；新闻软件往往会有关于文章内容的标题；而概要对于影评来说也是特别重要的。随着自然语言处理和机器学习等技术的出现，我们为何不用它们来生成概要而无需介入人力呢？在你决定为了即将到来的考试概括教材之前，先来了解一些重要的概念吧。文本摘要有两类，抽取式和生成式。抽取式摘要抽取式摘要可被定义为精心挑选出所有重
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2020-12-21 11:50:16
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重磅干货，第一时间送达1AboutCS224N「CS224n：深度自然语言处理课程」（NaturalLanguageProcessingwithDeepLearning），由斯坦福大学出品，让你在了解丰富的自然语言处理基础理论的同时，学会将运用神经网络到实际问题中。主讲人为斯坦福大学人工智能实验室主任，著名计算机科学家ChristopherManning教授，1月份课程阅读材料已公布。本课程自20
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2020-12-21 10:59:09
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