自然语义处理的问题大都可以归类为(语义)分割问题,这里我们结合semi-CRF与神经网络相结合的方法来解决这个问题,我们的模型通过输入和嵌入一个分割,然后再深入研究不同的组合功能和不同的嵌入式分割……
关键词:自然语言处理,分割,神经网络,中(英)文分词。
八. Constraints(约束) 相关话题演讲次数: 4次
举例,Constraint Detection in Natural Language Problem Descriptions(在自然语言问题描述中的约束检测)
演讲人:Zeynep Kiziltan Marco Lippi Paolo Torroni
在这个上下文中,形式规约语言将被设计用来以一种混合了自然语言和离散数学模型的,接近自然语言表达方法却非常严格和精确的方法来表达约束问题。
关键词:约束变成,自动模型再形成,自然语言问题描述的自动处理。
九. Search(搜索) 相关话题演讲次数:3次
举例,Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search( 如何用神经网络和树搜索掌握围棋游戏。)
演讲人:Google DeepMind David Silver
我们的人工智能技术其实是从智能代理器开始的,你可以把智能代理器看做是一个机器人手臂、一辆自动驾驶汽车、或是一个推荐引擎的控制系统,这个智能代理器有一些目标需要完成,而且它也正在尝试不断优化。
为了实现这个目标,我们需要编写代码,这也是我们为这个智能代理器所做的唯一的事情。
小结:
关于IJCAI这么顶级的AI学术会议,为什么赞助商没有上次CVPR豪华,截止到目前过去做学术报告的大公司实验负责人也没有上次那么踊跃,AI科技评论君认为是有两点原因导致的:
其一,CV领域目前处在学术到产业落地的高潮期,无人驾驶,无人机,VR,物体识别,工业检测等多个领域现在都要用到它的最新技术,导致很多CV领域的学术成果一发布后就投入公司产品运用,所以引发了大量商业公司的追捧。
其二,IJCAI大会原本两年举办一次,今年是跟上一次举办时间仅仅一年之隔,一些重要潜在参会对象可能这期没有做好充分准备。加上几年的主题是人类意识的人工智能,这个相对于CVPR学术成果的应用火爆,此次主题偏基础理论的讨论。
而基础理论的讨论恰恰不是很快能得出惊人结论的东西。