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2019-12-06 05:27:59

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WWW。362081。COM:百度報背WWW。362081。COM

朱文佳曾在百度任搜索架構師,和騰后加入字節跳動后,也一直深得推薦算法負責人楊震原器重,是頭條里算法技術的top 3人選。WWW。JS838。NET訊財(頭圖來自字節跳動)。WWW。JS79797。COM

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社交、故事教育等賽道WWW。JS8894。COM都是陳林在負責。在線教育產品最大的痛點在獲客,百度報背而字節跳動又WWW。JS89089。COM有著強大的自有流量可以給予支持,百度報背再加上教育本身是一個高客單、高復購的產品,從業務邏輯上來看,布局教育對字節來說是一步好棋。目前,和騰后字節跳動的大量新業務都統管于陳林麾下:社交(多閃、飛聊)、內容社區(懂車帝)、企業服務(Lark)、教育(gogokid、aiKID等)。據QuestMobile數據顯示,訊財自2018年8月至2019年8月,今日頭條的DAU幾乎沒有增長,一直在1.2億左右徘徊。社交和教育,故事要么難做,要么對字節跳動來說是陌生領域,目前在這兩個領域內尚無產生明星產品。

但事實上,百度報背據內部人士,在過去一年中gogokid卻成了燒錢卻沒燒出成效的項目。可以說,和騰后字節跳動的創新神話還停留在抖音時代,此后,在社交、教育、電商等方面的諸多嘗試都被認為表現平平。目前機器翻譯能夠處理比較長的文本,訊財但是不能說長文本問題就解決了,訊財它本身還存在很多挑戰: 一個是基于篇章的機器翻譯問題,不光是我們,學術界還有很多同行都在研究這個問題。

故事所以資源稀缺問題要比我們想象的嚴重得多。這里我主要講下前四個問題,百度報背不對后兩個問題進行展開。第三個可信任問題則是機器翻譯犯一些過于幼稚的、和騰后完全不該犯的問題,這就會直接給人帶來不信任感。原標題:訊財深度 | 劉群:訊財基于深度學習的自然語言處理,邊界在哪里? 四大邊界:數據邊界、語義邊界、符號邊界和因果邊界 作者 | 叢 末 編輯 | Camel 當前,深度學習之于自然語言處理,有其局限性。

WWW。362081。COM不過我很不喜歡這個方法,因為我認為它不夠優雅,且非常冗余,效果也不是很好。超長文本問題 現在的神經網絡機器翻譯在處理長文本方法取得了很大的進步。

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多語言問題 曾經,我們機器翻譯研究者的一個理想,就是在基于規則的時代實現多語言翻譯。而現在,這種情況已經得到了非常大的改善,一般的長句都翻譯得不錯,但漏翻等小錯誤還是不可避免。然而分詞本身又面臨很多問題,因為中文詞語本來就不是一個定義很明確的單位,導致分詞缺乏統一的規范,分詞粒度難以把握。從下圖來看,上面兩條線指基于統計的機器翻譯方法,下面這條線指神經網絡機器翻譯方法,我們可以看到神經網絡的方法只有在語料很多的情況下,表現才能超過統計方法,在語料不夠大時,表現并不比統計方法更好。

資源稀缺對神經網絡機器翻譯的影響很大。按理來說,上下文更長,機器翻譯的效果應該是更好的,那為什么反而翻譯得更差呢?這是不合理的。而中文以外的很多語言都存在形態問題,其中英文的形態問題比較簡單,因為英語詞的變化比較少。資源稀缺問題 資源稀缺問題大家都很清楚,然而這個問題遠比我們大部分人想象的要嚴重得多。

雖然這兩個方法現在還無法徹底解決多語言問題,但是它們整個框架非常漂亮,效果也非常好,所以我覺得針對這兩個方面,我們還有很多事情可以做。另一個是預訓練語言模型問題。

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WWW。362081。COM所以很容易去蕪存真,抓住問題的本質。不僅如此,由于模塊太多,只能有限的模塊進行聯合訓練,所以不可能將所有模塊都納入聯合訓練。

GPT 在文本生成方面已經做得很好了,然而即便如此,還是會犯很多常識性的錯誤。神經網絡機器翻譯方法是沒有用到任何句法知識的,僅憑從網絡中學到的復雜結構就能實現這么好的效果,這樣的話,對機器翻譯來說做句法分析就沒有太大意義了。在統計機器翻譯時代,復雜形態的語言處理非常困難,對此有一個比較著名的方法叫做 Factored statistical machine translation,即基于要素的翻譯方法,就是將一個詞分成很多要素,然后分別翻譯每個要素,最后匯總起來。感謝劉群教授對本文內容的審閱和校對。實際上,自然語言處理的理想狀態應該是能夠對客觀世界進行描述并建模,然而對客觀世界建模相當復雜,實現并不容易。我認為深度學習有幾個重要的邊界:數據邊界、語義邊界、符號邊界和因果邊界。

這個報告主題為《基于深度學習的自然語言處理:邊界在哪里?》。而人理解語言的時候,腦子里一定會形成一個客觀世界的影像,并在理解影像后再用自己的語言去描述自己想說的事情。

我認為這是一個統一且優雅的方案。在工業界,想要解決的大部分問題都是沒有標注語料的,需要自己去標,然而也基本上沒有那么多錢去對很多的語料做標注。

WWW。362081。COM現在一般系統基于漢字即可,就是第三行,但是我們也可以做分詞,比如第五行做BPE,將繁花似錦分成繁花、似、錦這三個子詞部分。以機器翻譯為例,很多年前大家都是采用基于規則的方法,基本思想是依靠人來寫規則并教機器如何去翻譯。

到一定程度后,統計機器翻譯就遇到了一些瓶頸,也很難再度提高。其中詞語切分在包括機器翻譯在內的中文信息處理中,曾是一個非常令人頭痛的問題,我們也花了很多精力去解決今日投融資 今日投融資 美國電子煙巨頭Juul獲約8億美元融資 據外媒最新消息,美國電子煙制造巨頭企業Juul實驗室公司近日獲得了大約8億美元的融資,尋求在全球擴張業務。芯原微電子董事長戴偉民:公司已完成分拆,計劃在科創板上市 芯原微電子(上海)股份有限公司董事長兼總裁戴偉民在中移動智想5G、融創未來的主題論壇上透露,芯原集團于2018年11月完成拆紅籌重組,芯原上海為未來上市主體的公司 ,計劃在科創板上市。

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