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机器学习日报 2016-11-15 EMNLP 2016亮点总结:对话、深度学习及其他;正则表达式深度学习

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发表于 2016-11-19 12:26:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2016-11-15
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机器学习研究会   网页链接 2016-11-15 19:22
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z17176   网页链接 2016-11-15 19:19
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做了一些情感分析的工作,现公开一些数据,希望能对研究者提供帮助。@丕子 http://t.cn/Rf5s2bd




电子发烧友官网   网页链接 2016-11-15 17:27
应用 机器人
小i机器人创始人朱频频:Bots,即智能对话机器人,被业界定义为后App时代的全新人机交互方式。Bots平台是一个公益、共享和开放的平台,该平台将机器人的交互能力大脑开放给人工智能从业者,也让开发者发挥所长,实现技术与应用的快速转化http://t.cn/RVRfes8 http://t.cn/Rf51Br2




丕子   网页链接 2016-11-15 15:41
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SummaRuNNer: A Recurrent Neural Network based Sequence Model for Extractive Summarization of Documents http://t.cn/Rf5QTYX Classify or Select: Neural Architectures for Extractive Document Summarizationhttp://t.cn/Rf5QTYS IBM的paper,两篇摘要方法大致相同,句子回归类抽取...全文: http://m.weibo.cn/1665335994/4042101958279117




微报告   网页链接 2016-11-15 14:29
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阿里云云栖社区   网页链接 2016-11-15 14:06
自然语言处理
【聊一聊双十一背后的技术-分词和搜索】双十一刚过,大伙还在忙着收快递,作者也没有闲着,总结了双十一背后的数据库技术。本文将要给大家分享的是双十一背后的 搜索和分词 相关技术。http://t.cn/Rf5WfnI PS:另外篇干货:《聊一聊双十一背后的数据库技术 - 物流, 动态路径规划》http://t.cn/RtAwCnQ




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PaperWeekly   网页链接 2016-11-15 11:17
深度学习 算法 自然语言处理 分类 论文 情感分析 语言学
#情感分析# 本文最大的亮点在于将语言学资源,比如情感词典,否定词,表示程度的词等等以约束条件的形式融入到了现有的句子级别的LSTM分类模型中,取得了不错的效果。深度学习火起来之后(未完) Linguistically Regularized LSTMs for Sentiment Classification http://t.cn/Rf56bpv




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#知识学习# “联合学习”是个热门词,“联合学习”可以避免一些语言分析过程(比如:句法依存分析)带来的误差。本文在学习词、实体和关系表示时同时用到了text和知识图谱信息,得到了不错 Joint Representation Learning of Text and Knowledge for Knowledge Graph Completion http://t.cn/Rf5J12U




FPGA开发圈   网页链接 2016-11-15 09:43
深度学习 GPU
【IBM推出全新深度学习计算系统】通过Nvidia的NVLink架构,该服务器连结了双路八核(或十核)的 IBM Power8 CPU,以及高达四路的 Nvidia Tesla P100 GPU。该公司称,在执行某些深度学习任务时,新系统可带来较同类服务器2x的性能。http://t.cn/Rf5VtC5




蚁工厂   网页链接 2016-11-15 09:06
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#机器学习# 基于Python的DATA SCIENCE、MACHINE LEARNING、AI、Deep Learning、Graph Theory、NLP等资料收集 http://t.cn/RAyg4ji




清风不日火   网页链接 2016-11-15 07:16
资源 PDF 可视化
第六届欧洲地中海文化遗产大会论文集收录了遗产建筑信息模型HBIM、风险评估-监测与保护的创新性方法、可视化-VR-AR应用、博物馆与展览的新纪元:数字参与和传播、数据-元数据-语义和本体、文化遗产的教娱等议题的论文。下载卷一(263mb) http://t.cn/Rf54ifH 卷二(58mb) http://t.cn/Rf54ifQ




爱可可-爱生活   网页链接 2016-11-15 07:06
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【Keras实现的Spatial Contrasting Network】’Implementation of Spatial Contrasting Network in Keras.' by Daniel C. LaCombe, Jr. GitHub: http://t.cn/Rf5UF5p ref:《Deep unsupervised learning through spatial contrasting》E Hoffer, I Hubara, N Ailon (2016) http://t.cn/Rf5UF50




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【Keras实现的RCNN文本分类器】’My (modified) Keras implementation of the Recurrent Convolutional Neural Network (RCNN)' by Michael A. Alcorn GitHub: http://t.cn/Rf5y3iO ref:《Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification》[NLPR] (AAAI2015) http://t.cn/RA8dL8n




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