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      • 語言智能的技術(shù)與商業(yè)前沿 | 走進深度好奇

        概要
        深度好奇是一家由自然語言處理(NLP)領(lǐng)軍人物呂正東博士創(chuàng)立的語言智能公司,致力于推動自然語言理解的技術(shù)前沿和行業(yè)應(yīng)用。深度好奇研發(fā)的神經(jīng)符號系統(tǒng)技術(shù),結(jié)合了深度學習與符號智能的優(yōu)點,是自然語言理解的新范式。這項技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于公安、金融和法律領(lǐng)域,助力銷售、風控、決策等核心環(huán)節(jié)的效能提升。
      人工智能

      神經(jīng)符號系統(tǒng): 讓機器善解人意

      神經(jīng)符號系統(tǒng)是深刻而實用的技術(shù)方向,深度好奇也在這個方向上將相應(yīng)技術(shù)做了成功的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。相信在學界和產(chǎn)業(yè)界的共同努力下,我們終究可以讓機器善解人意。
       木子 2018/10/17 16:22
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      神經(jīng)規(guī)則引擎:讓符號規(guī)則學會變通

      本文介紹了一種神經(jīng)規(guī)則引擎(Neural Rule Engine),可以從規(guī)則中學習知識,同時又通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來泛化知識,這與人類學習知識的方式有異曲同工之妙。
       木子 2018/10/18 16:44
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      會在精讀和泛讀中自由切換的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      變焦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好地結(jié)合了泛讀與精讀過程,非常適合應(yīng)用于長文本處理任務(wù),并能與其他技術(shù)結(jié)合在各類自然語言處理任務(wù)中產(chǎn)生新的火花。
       木子 2018/10/25 16:27
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      強化學習新模型Jumper,讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習在閱讀中何時做決定

      深度好奇提出了一種新的強化學習框架Jumper,將文本分類問題建模為離散的決策過程,并通過強化學習來優(yōu)化,令分類效果達到最高水平。
       木子 2018/11/01 15:00
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      用神經(jīng)推理來幫助命名實體識別

      命名實體神經(jīng)推理機不僅打開了之前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理決策的黑箱,使得推理過程中的關(guān)鍵步驟對人類可見和可理解,還給予了人工進一步干預推理過程的可能性以及可用的接口。
       木子 2018/11/16 15:34
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