Google AI最近又掀起了瓜界旋風。這次是BERT模型刷爆了閱讀理解的各項測試，一夜間大家似乎走進了NLP的"新時代"。 在11項NLP任務中，BERT模型奪得SOTA結果，在自然語言處

近期，Google AI 公開了一篇 NLP 論文，介紹了新的語言表徵模型 BERT，該模型被認為是最強 NLP 預訓練模型，重新整理了 11 項 NLP 任務的當前最優效能記錄。今日，機器之心發現 GitHu

我已經設法最終構建並執行pocketphinx(pocketphinx_continuous).我遇到的問題是如何提高準確性.根據我的理解,您可以指定一個字典檔案(-dict test.dic).所以

在幾年之前，我踏進了資料科學的大門。之前還是軟體工程師的時候，我是最先開始在網上自學的（在開始我的碩士學位之前）。我記得當我搜集網上資源的時候，我看見的只有玲琅滿目的演算法名稱—線性迴歸，支援向量機（SVM），

用於訓練詞嵌入的大多數技巧是捕捉給定詞在句子中的區域性上下文，但當涉及全域性語義資訊時，此類嵌入的表達能力有限。然而，目前基於區域性上下文訓練的詞嵌入仍然是主流，那麼使用全域性語義資訊能否改善神經語言模型呢？蘋

本文為羅周楊原創，轉載請註明作者和出處。 斯坦福經典NLP教程 Speech and Language Processing 中N-Grams讀書筆記。 給一系列的詞語計算概率的模型叫做 語言模

近日，谷歌提出了一個新的預訓練語言模型 BERT，該模型橫掃 11 項不同的自然語言處理任務，並在 SQuAD v1.1 的閱讀理解任務上超越人類兩個百分點。 該模型究竟有哪些創新？有為什麼會有如此突出的效

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預測模型對於預測未來結果和估算實際難以量化的指標非常有用。例如，資料科學家可以使用預測模型基於降雨和溫度預測作物產量，或確定具有某些特徵的患者是否更可能對新藥物反應嚴重。 在我們具體討 論線

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本文介紹從DDD(Domain-Driven Design[領域驅動設計])的角度來說說為什麼要使用Entity Framework(以下都會簡稱為EF)，同時也看出類似Drapper之類的簡陋ORM不足的地方

這一段時間，筆者一直在研究語音識別後的文字糾錯，而就在八月26-30日， CCF的自然語言處理和中文計算 會議召開了，筆者也從師兄那裡拿到了新鮮出爐的會議論文集，其中重點看的自然是其 shared task2

一、工廠模式 function createPerson(name, age, job) { var o = new Object(); o.name = name; o.age =

上篇文的最後，我們聊到了JS物件的一個重磅成員——原型模式 ，本以為迎來了物件領域的終極大boss，卻發現它仍然存在侷限性，這種侷限就是： 不需要共享的也會被共享，導致出現期望之外的結果。