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这些上下文相关的表示到底有多上下文化

作者:Kawin Ethayarajh 编译:ronghuaiyang 原文: 英文原文: https://kawine.github.io/blog/nlp/2020/02/03/contextual.html 导读: 具有上下文信息的词表示到底有多大程度的上下文化?这里给出了定量的分析。 将上下文信息放到词嵌入中 — 就像BERT,ELMo和GPT-2 — 已经证明了是NLP的一个分水岭的想法了。使用具有上下文信息的词表示来替换静态……

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贝壳找房基于内容热度的推荐

推荐系统本质上要拟合一个用户对内容满意度的函数[1],函数需要多个维度的特征包括:内容、用户等作为输入。个性化推荐建立在大量、有效的数据基础上。在建设初期,内容、用户的数据都还在积累,甚至对于数据的描述还是残缺不全[2]。在冷启动阶段,不妨把解决策略移到内容“热度”描述的算法上,……

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携程技术时间序列预测的常见方法及思考

作者简介 饭饭爱吃饭,携程高级数据分析师,主要负责旅游领域数据赋能相关工作。对旅游趋势识别与推荐、旅游广告投放、旅游LBS等领域有浓厚兴趣。 一、背景 随着大数据的发展,自然科学、社会科学、工业工程、金融科技等领域都积累了海量的数据,在这些海量的数据中,时间序列数据(按时间戳顺序依次到……

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阿里文娱多模态视频分类算法中的特征改进

分享嘉宾:蒋小森 阿里文娱 算法专家 编辑整理:王恩贵 内容来源:阿里文娱技术 出品平台:DataFun 导读: 类目体系是视频网站运营中的重要工具,也是推荐算法中提升冷启效果的重要手段。因此一套设计合理、准确率、覆盖率高的基础类目必不可少。阿里文娱类目体系建设团队与运营、审核一起建立的一二级……

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机器学习第二篇逻辑回归

转载自 追梦程序员 公众号 前面介绍了机器学习中最简单的线性回归模型,机器学习第一篇——线性模型。今天,我们就来看看传说中的逻辑回归(logistic regression)。 大家首先想一想,如果我们想要用已求得的线性模型来完成对样本的二分类,一个最简单的做法如下。 这样虽然可以完成对数据……

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强化学习在新闻推荐中的应用

作者 | mokong 搜狐技术产品 导读 随着AlphaGO在围棋界接连战胜世界冠军,其背后的技术-强化学习逐渐获得学术界、工业界的青睐。在新闻推荐任务中,传统的推荐算法无法考虑单个请求内新闻之间的关联,也无法考虑多个请求之间的关系,而强化学习,通过学习推荐策略给解决上述问题带来了可能。 1.强化学……

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美团搜索中技术的探索与实践

时间:2020年07月23日 美团点评技术团队 作者: 丽红,星池,燕华,马璐,廖群,志安,刘亮,李超,云森,永超等 1. 背景 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。NER……

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干货篇神策数据机器学习在用户画像中的应用

分享嘉宾: 王琛,神策数据用户画像研发部技术负责人 整理出品: AICUG人工智能社区 浏览器不支持该媒体的播放 :( 导读: 在广告投放业务中,目标人群是否精准对投放的转化效果有直接的影响。通过用户标签找到精准度较高的目标人群通常需要丰富的行业经验,而利用基于机器学习技术的相似人群扩展(Loo……

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公式推导

作者: 苏克1900 写在前面: 本文主要参考 Online Learning算法理论与实践,但该文和网上找到的资料都没有很好的给出关于模型参数w的解析解的推导过程,甚至原论文 http://www.eecs.tufts.edu/~dsculley/papers/ad-click-prediction.pdf 还有一些符号错误。所以特此写个博文记录一下自己的推导过程。 一. 什么是FTRL 首先介绍一下FTL,FTL的思想是每次找到让之……

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计算机视觉面试题面试考点精准详尽解析

添加客服微信:julyedufu77:回复 “ 7 ”,领取最新升级版《名企AI面试100题》电子书!! 1、基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 一、目标检测常见算法 object detection,就是在给定的图片中精确找到物体所……

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