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Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation-关于生成对话的深度强化学习
模拟对话的未来方向的关键在于生成连续、有趣的对话,导致对话的传统NLP模型去借鉴强化学习的需求。展示如何去整合这些目标,在聊天机器人对话中使用深度强化学习去建模未来的反馈。该模型模拟两个虚拟代理之间的对话,使用策略梯度算法惩罚序列,具有交互性,连贯性,易于回答等特点
阿里云研究中心: 人类攀登“AI巴别塔”,染指“量子天堂” ——阿里云官方解读MIT“2018全球十大突破技术”
每当一项新的技术出现,特别是它被称为“突破性技术”的时候,人们总是会按捺不住好奇心而围观,但是,对于大多数人来说,受限于技术背景和知识积累的限制,不仅对于新技术的描述感觉晦涩难懂,更不能充分认识到技术的突破性与创新性。
【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。
信息与通信工程——重要国际学术会议和国际顶级期刊(仅供参考)
<p><strong>一、信息与通信工程的重要国际学术会议</strong></p> <p>主要包含两类:</p> <p>A类会议:本学科最顶尖级水平的国际会议;<br></p> <p>B类会议:学术水平较高、组织工作成熟、按一定时间间隔系列性召开的国际会议。<br></p> <p><br></p> <p>A类会议(序号不表示优先顺序)<br></p> <p>序号 / 英文名称
【深度干货】2017年深度学习优化算法研究亮点最新综述(附slide下载)
梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。Sebastian Ruder曾在去年发表博文 《梯度下降优化算法综述》,详细对比了梯度下降算法中的不同变种,并帮助使用者根据具体需要进行使用。
如何生成你的专属推荐文案?智能文案在1688平台的应用
淘系购物平台主要依靠淘宝达人撰写商品推荐文案以吸引买家,但这项工作需要高昂的人力成本,且对于同一件商品,无法为偏好不同属性的买家创作有针对性的推荐文案。
云小蜜智能服务机器人设计逻辑及展望
在2017年北京云栖大会的“开发者服务专场”上,阿里巴巴资深专家孙健带来了《云小蜜智能服务机器人》的精彩分享。分享中,他重点介绍了云小蜜智能服务机器人背后的设计逻辑及之后的行业展望。
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