机器学习日报 2015-07-04
parsing 是引擎的核武器,再论NLP与搜索 @立委_米拉
Synaptic 基于JavaScript的神经网络库 @星空下的巫师
NLP 之 machine translation @赵家平USC
帝国理工学院智能行为理解小组数据 @视觉机器人
EM算法入门 @爱可可-爱生活
@好东西传送门 出品, 过往目录 见http://ml.memect.com
订阅:给 hao@memect.com 发封空信, 标题: 订阅机器学习日报
邮件版包括20条,本期的Web版有完整内容31条
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今日焦点 (5)
经验总结 自然语言处理 博客
科学网—泥沙龙笔记:parsing 是引擎的核武器,再论NLP与搜索 @白硕SH @算文解字 @西瓜大丸子汤 @王伟DL @zhazhabahttp://t.cn/RLZTDad
王伟DL 网页链接 转发于2015-07-04 21:23 回复 @算文解字 “NLP不是银弹,最关键的还是产品和...”
技术->产品->商业模式->市场。NLP都知道很有用,但是怎么用起来,服务于大众,我想更多是从商人而不是技术人的视角来看。其实有很多不起眼的技术产品都能大行其道,相信高技术肯定会有很好的发展,就看怎么接壤市场了。祝李老师好技术好发展!
西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2015-07-04 23:51
这篇思想极其深刻。里面好几个问题都直指NLP的核心弊病和价值。又不是哲学的那种,是工程经验的凝聚。
算法 代码 神经网络
基于JavaScript的神经网络库,a javascript neural network library for node.js:Synaptic http://t.cn/RLZBZlk
算法 深度学习 自然语言处理 机器翻译
NLP 之 language model 姊妹篇: NLP 之 machine translation http://t.cn/RLZ65eP 文章介绍了当前最好的 机器翻译模型: 基于 LSTM 的 encoding-decoding framework, 以及在这个框架下得到的 word-2-word alignment 算法。 视觉机器人 网页链接 2015-07-04 18:45
视觉
帝国理工学院智能行为理解小组(iBUG:Intelligent Behaviour Understanding Group)的Datasets和Code资源:http://t.cn/zQgooWl 。主要是人脸相关的资源,包括人脸表情、人脸追踪、人脸识别、姿势探测、点头摇头探测、人脸校准等。
算法 资源 Serafim Batzoglou PDF 课程 教育网站
【EM算法入门】《What is the expectation maximization algorithm?》Chuong B Do & Serafim Batzoglou (2008)http://t.cn/zlcS7Ma
最新动态
七月算法问答 网页链接 2015-07-04 23:14这篇帖子我是怀着沉重的心情发的。大家还记得以前经常在评论区卖萌的Suiterchik大神么,我一直以为是一个搞机器学习方向的博士大神。贴子里有他的毕业论文大家可以看看,然而并不是博士毕业论文,是本科生的,本科生的,本科生的: http://t.cn/RLZBBzV
研究者July 网页链接 转发于2015-07-04 23:42
以前经常在评论区卖萌的Suiterchik大神的毕业论文下载:深度学习在图像识别中的应用http://t.cn/RLZBBzV。147页,牛逼哄哄的屌咋天 [good]
会议活动 CIKM 会议
各位CIKM[泪]了的小伙伴,欢迎大家投稿到CIKM2015 workshop HetUM哦,录用的稿件有很大概率推荐到IRJ special issue发表哦。http://t.cn/RA8jgzy 微热闹 网页链接 2015-07-04 12:02
公告板 自然语言处理 问题
@52nlp ,请教一个问题。在英文语料上跑完word2vec后不能满足需求,如 我想找"mp3 player" 或者"men's shoes"的相关词,但是结果是mp3相关,player相关,也就是没有词组的近义词,这个问题如何解决? 张家俊MT 网页链接 2015-07-04 11:04
会议活动 自然语言处理 Hinrich Schutze Sascha Rothe Yvette Graham 会议 机器翻译
ACL-2015最佳论文出炉:一篇Embedding,AutoExtend: Extending Word Embeddings to Embeddings for Synsets and Lexemes,Sascha Rothe and Hinrich Schütze;另一篇机器翻译质量评估, Improving Evaluation of Machine Translation Quality Estimation, Yvette Graham。详见:http://t.cn/RLZcO4g 熊辰炎 网页链接 2015-07-04 10:45
会议活动 知识工程 CIKM 会议 知识库
我们的关于知识图谱在IR上的应用的工作被CIKM接收了:EsdRank: Connecting Query and Documents through External Semi-Structured Data. 我们把知识图谱当做query和doc之间的中间层,利用带latent layer的ranking模型优化排序,验证了知识图谱提升搜索效果的能力。 沈华伟_ICT 网页链接 2015-07-04 10:14
应用 会议活动 CIKM 会议 矩阵 推荐系统
组内博士生满彤的论文Context-Adaptive Matrix Factorization for Multi-Context Recommendation被CIKM 2015接收为Long paper。这是我们在多源数据融合方面的一些尝试,接下来将继续努力!@满幺鸡 @SillySnail @程学旗_ICTCAS SinaAppEngine 网页链接 2015-07-04 10:05
应用 算法 自然语言处理 信息检索 神经网络
【基于深层神经网络的命名实体识别技术】命名实体识别是指从文本中识别具有特定类别的实体。命名实体识别是信息检索,查询分类,自动问答等问题的基础任务,其效果直接影响后续处理的效果,因此是自然语言处理研究的一个基础问题。http://t.cn/RLZqpwg
会议活动 知识工程 CIKM 会议 知识库
我们在知识库表示学习和推理方面的两项工作被CIKM接收为Long Papers, Learning to Represent Knowledge Graphs with Gaussian Embedding;2)Large-scale Knowledge Base Completion: Inferring via Grounding Network Sampling over Selected Instances。@何-世柱 哈工大深圳_徐睿峰 网页链接 2015-07-04 08:51
算法 会议活动 桂林 陆勤 CIKM 会议 分类
早上收到喜讯,@前将军马忠 桂林同学的A Novel Class Noise Estimation Method and Application in Classification 获CIKM录用为Long Paper。感谢香港理工大学陆勤教授的宝贵意见和反复修改。 好东西传送门 网页链接 2015-07-04 08:33
应用 算法 知识工程 经验总结 自然语言处理 博客 预测 知识库 主题模型
NLP日报 2015-07-03 http://t.cn/RLZUfgG 1) 用于Twitter用户定位的文本/网络统一预测模型 2) 用R做LDA主题模型分析 3) 自动写作“语言大师”揭秘 4) 知识图谱领域九位青年学者在清华进行专题报告 5) 立委科学网博客NLP博文一览 完整版13条 http://t.cn/RLZUfgb
算法 视觉 深度学习 Python 智能汽车 行业动态
计算机视觉日报 2015-07-03 http://t.cn/RLZynHs 1) Google尝试让算法来作画,结果让人有点崩溃 2) 百度或在2015年内推出无人驾驶汽车 3) 基于Theano/Lasagne/Pylearn2的交互DNN幻觉艺术生成(代码) 完整版10条 http://t.cn/RLZynQv
算法 深度学习 知识工程 经验总结 自然语言处理 李航 博客 简报 统计 知识库 主题模型
机器学习日报 2015-07-03 http://t.cn/RLZyxxU 1) 知识图谱9位青年学者专题报告 2) 立委科学网博客NLP博文一览 3) C++并行贝叶斯推理统计库QUESO 4) 诺亚方舟实验室李航:深度学习还局限在复杂的模式识别上 5) 用R做LDA主题模型分析 完整版25条http://t.cn/RLZyxx4
资源 会议活动 NIPS 会议 视频
【视频:(NIPS2014)机器学习离散优化】《NIPS 2014 Workshop - (Nowozin) Discrete Optimization in Machine Learning》 Youtube:http://t.cn/RLZyv7A 云:http://t.cn/RLZyv7w 爱可可-爱生活 网页链接 2015-07-04 06:07
应用 算法 经验总结 博客 论文 预测
【论文:面向高维多变量时序预测的条件潜层树模型CLTM】《Are you going to the party: depends, who else is coming? [Learning hidden group dynamics via conditional latent tree models]》F Arabshahi, F Huang, A Anandkumar... (2015)http://t.cn/RLZweYI Intro:http://t.cn/RLZweYM
深度学习 代码
【Chainer新特性:载入Caffe的模型数据(Model Zoo)】《Pre-trained Caffe models on Model Zoo can be loaded on Chainer (master) now》 http://t.cn/RLZZeTj 参阅http://weibo.com/1402400261/ClQckn53i