# 自然语言处理 #
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知识图谱数据构建的“硬骨头”，阿里工程师如何拿下？
背景简介
为了不断提升搜索体验，神马搜索的知识图谱与应用团队，一直在不断探索和完善图谱的构建技术。其中，开放信息抽取（Open Information Extraction），或称通用信息抽取，旨在从大规模无结构的自然语言文本中抽取结构化信息。
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一文助你解决90%的自然语言处理问题（附代码）
自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）一样，是目前人工智能领域里最为重要的两个方向。如何让机器学习方法从文字中理解人类语言内含的思想？本文中，来自 Insight AI 的 Emmanuel Ameisen 将为我们简述绝大多数任务上我们需要遵循的思路。
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【收藏】2018年不容错过的20大人工智能/机器学习/计算机视觉等顶会时间表
计算机科学，尤其是人工智能领域相比其他学科更重视会议，最新、最重要的工作往往先发表在相关顶会上。本文介绍了2018年值得关注的20个顶会，包括人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、体系结构等领域。
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清华大学刘知远：在深度学习时代用HowNet搞事情
2017 年 12 月底，清华大学张钹院士做了一场题为《AI 科学突破的前夜，教授们应当看到什么？》的精彩特邀报告。他认为，处理知识是人类所擅长的，而处理数据是计算机所擅长的，如果能够将二者结合起来，一定能够构建出比人类更加智能的系统。
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[雪峰磁针石博客]可爱的python测试开发库
可爱的python测试开发库 请在github上点赞，谢谢！
测试开发
Web UI测试自动化
splinter - web UI测试工具，基于selnium封装。 链接
selenium - web UI自动化测试。
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【新智元干货】计算机视觉必读：目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等
深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一。本文以计算机视觉的重要概念为线索，介绍深度学习在计算机视觉任务中的应用，包括网络压缩、细粒度图像分类、看图说话、视觉问答、图像理解、纹理生成和风格迁移、人脸识别、图像检索、目标跟踪等。
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