碰见过真正难相处的人,才知道身边的伙伴们多么值得珍惜。 前端开发人员应掌握以下核心网络技术(考虑按此顺序学习): 统一资源定位器(又名URL) 超文本传输协议(又称HTTP) 超文本标记语言(又名HT
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】Meta最近放出全新写作语言模型PEER,完全模拟人类写作过程,从打草稿到重复编辑修改都帮你干了,还能解释修改原因! 2020年5月至今,GPT-3发布近两年半的时间里,在其神奇的文本生成能力加持下,已经能够很好地辅助人类进行写作了。 但GPT-3说到底也就是个文本生成模型,与人类的写作过程可以说是完全不同了。 比如要写一篇论文或者作文,我们需要先在脑海里构造一个框架,查相关资料,打草稿,再找导师不断地修改、润色文字,期间可能还会修改思路,最终才可
使用开放的 API 做一个自己的小项目,是一个很好的学习方法。但好像开放的 API 选择并不多。这里给大家多一个选择,简单介绍一下维基百科使用的 MediaWiki API。
大家平时查询资料都喜欢用什么搜索工具呢? 也许很多人都是百度吧,但是也有一部分小伙伴习惯使用维基百科~ 维基百科(Wikipedia),又称人民的百科全书,是来自世界各地的人民用不同的语言共同创建的百科全书。 它基于wiki技术,强调自由、免费、内容开放,任何人都可以编辑百科全书中的任何条目。其宗旨是为全人类提供一个动态的、可自由访问和编辑的全球知识体。 你可以把它看作是一个纯文科类的百度百科的升级国际版,毕竟人们常说:北冥有鱼,其名为鲲。鲲之大,不知其几千里也,错了错了,拿错台词了,应该是这句,维基百科,
将语言模型(如ChatGPT)集成到第三方应用程序中已经变得越来越流行,因为它们能够理解和生成类似人类的文本。然而,需要认识到ChatGPT的一些限制,比如它的知识截止日期是在2021年9月,以及它无法直接访问维基百科或 Python 等外部资源。
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo(net) jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
几年前谁能想到,匿名贡献者们的义务工作竟创造出前所未有的巨大在线知识库?维基百科不仅是你写大学论文时最好的信息渠道,也是一个极其丰富的数据源。
作者 | Yash Patel,Lluis Gomez,Raul Gomez,Marcal Rusinol,Dimosthenis Karatzas, C.V. Jawahar
知道了如何读写文本文件要读写二进制文件也就很简单了,下面的代码实现了复制图片文件的功能。
最近,我一直在研究网页抓取技术。鉴于人工智能领域的快速发展,我尝试构建一个 “通用” 的网页抓取工具,它可以在网页上迭代遍历,直到找到需要抓取的信息。这个项目目前还在开发中,这篇文章我将分享一下该项目目前的进展。
维基百科作为一个开放协同式的百科网站,是全世界最受欢迎的十大网站之一。目前,维基百科已经累积了超过上百万个词条。
选自arXiv 作者:Peter J. Liu、Mohammad Saleh 等 机器之心编译 参与:白悦、路雪 近日,谷歌大脑发布论文,提出一种通过提取多文档摘要来生成英文维基百科文章的方法,该方法可以处理长序列。 序列到序列框架已被证明在自然语言序列转导任务(如机器翻译)中取得了成功。最近,神经技术被应用于提取新闻文章中的单文档、抽象(释义)文本摘要(Rush et al. (2015), Nallapati et al. (2016))。之前的研究以端到端的方式训练监督模型的输入——从一篇文章的第一
本章将介绍一个 Web 搜索引擎,我们将在本书其余部分开发它。我描述了搜索引擎的元素,并介绍了第一个应用程序,一个从维基百科下载和解析页面的 Web 爬行器。本章还介绍了深度优先搜索的递归实现,以及迭代实现,它使用 JavaDeque实现“后入先出”的栈。
最近由于项目中需要抓取维基百科,百度百科,Google News的数据,做了些研究。维基百科开放性做的好,用强大的API支持查询,不过中文的API貌似是基于繁体的,而且中文的维基信息太少了,有些关键词没有对应的词条。于是目标转向百度百科。百度百科的词条确实很丰富,一般的关键词基本都有对应的词条。不过百度百科的词条对应的html页面的连接是这样的 baike.baidu.com/view/0000.html 。0000对应的是某个词条了。要想根据URL来获取就首先需要把关键词转换成对应的数字。通过httpwa
今天为大家介绍的是来自Fabio Petroni团队的一篇论文。可验证性是维基百科的核心内容政策之一:所有的陈述都需要有引用来支撑。维持和提高维基百科参考资料的质量是一个重要挑战。作者展示了如何借助人工智能(AI)来应对改善参考资料的过程,这一AI系统由信息检索系统和语言模型驱动。我们称这个基于神经网络的系统为SIDE,它能够识别那些不太可能支持其声明的维基百科引用,并随后从网上推荐更好的引用。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天一大早,Yann LeCun就转发了一条消息:Facebook开源了DrQA的代码。 DrQA是一个开放域问答系统。 关于DrQA,Facebook还发表了一篇论文《Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions(阅读维基百科来回答开放域问题)》。这篇论文也入选了下周即将在温哥华召开的ACL 2017大会。 论文的作者为来自斯坦福的Danqi Chen(陈丹琦,之前毕业于清华姚班),以及来自Fac
作者:Miriam Redi、Jonathan Morgan、Dario Taraborelli、Besnik Fetahu
源 / stratechery 文 / Ben Thompson 译 / 36氪 一切都是一种权衡,都需要取舍。 编者按:著名分析师Ben Thompson近日发表了一篇文章,详细阐述了Facebook数据泄露事件背后的根源以及其带来的影响。原题为“THE FACEBOOK BRAND”,文章由36氪编译。 上周,路透社报道了哈里斯品牌调查( Harris Brand Survey)的结果: 苹果公司和Alphabet公司的谷歌企业品牌在年度调查中的排名下降,而亚马逊公司连续第三年位居榜首,
生成式人工智能,或者说可以创造内容的人工智能,正在使人类的内容生产发生着巨大的变革,给未来带来了很多可能性。但在此之前,它会让互联网变得更加烦人,一个备受关注的问题是:AI生成的垃圾文本正在疯狂污染互联网。
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱(Encyclopedia Knowledge Graph)和常识知识图谱(Common Sense Knowledge Graph)。
维基百科会定期把各种语言的百科网页全部打包存储起来,这里我们选择其中的中文维基百科网页,这个文件可以作为中文语料库来使用。原始维基百科数据是压缩的 xml 文件,为了提取其中词条的纯文本内容,去掉众多 xml 标记,我们必须要对原始的压缩文件进行处理,提取有用信息。
维基百科社区以人身攻击的评论臭名昭著。这个问题非常糟糕,以至于活跃的贡献者或编辑在八年期间下降了40%。尽管没有一个解决方案可以解决这个问题,但支持维基百科的非营利组织维基媒体基金会决定使用AI来更多地了解问题,并考虑如何解决这个问题。
前文回顾: 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术
在以词项为基本单元输入的自然语言处理任务中,都避免不了将词项转换成算法能够输入的特征表示,词项的特征表示有很多种,这里主要介绍的就是词向量。word2vec是比较流行的训练词向量的算法,使用Gensim模块可以非常简单的训练出词向量。
自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。 指代消解 https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#coreference-resolution 论文自动评分 论文:Automatic Text Scoring Using Neural Net
关于维基百科你不知道的十件事是专门让那些缺乏维基百科经验的人,如记者、新编辑者或新读者,能够对维基百科有一些较深入的认知。这些内容并不会带给那些已经很有经验的维基百科编辑者什么耳目一新的地方,但是我们希望它可以帮助世界上其他人对我们的工作能有更清楚的了解。
【导读】维基数据(Wikidata)是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库,本文介绍了利用SPARQL方法对维基数据进行查询等操作,以便大家对维基数据有更深入的了解。 作者 | Björn Ha
欢迎来到Python for Finance教程系列的第5讲。 在本教程和接下来的几篇文章中,我们将着手研究如何为更多公司提供大量的定价信息,以及我们如何一次处理所有这些数据。
来源:OneFlow 机器学习算法与自然语言处理 作者:Alan D. Thompson本文约9100字,建议阅读10+分钟本文帮助有志于开发“类ChatGPT”模型的团队少走一步弯路。 半个月以来,ChatGPT这把火越烧越旺。国内很多大厂相继声称要做中文版ChatGPT,还公布了上线时间表,不少科技圈已功成名就的大佬也按捺不住,携巨资下场,要创建“中国版OpenAI“。 不过,看看过去半个月在群众眼里稍显窘迫的Meta的Galactica,以及Google紧急发布的Bard,
以下文章来源于OneFlow,作者Alan D. Thompson 半个月以来,ChatGPT这把火越烧越旺。国内很多大厂相继声称要做中文版ChatGPT,还公布了上线时间表,不少科技圈已功成名就的大佬也按捺不住,携巨资下场,要创建“中国版OpenAI”。 不过,看看过去半个月在群众眼里稍显窘迫的Meta的Galactica,以及Google紧急发布的Bard,就知道在短期内打造一个比肩甚至超越ChatGPT效果的模型没那么简单。 让很多人不免感到诧异的是,ChatGPT的核心算法Transformer最
AI 科技评论按:语言词汇的多义性已经是一个越发让人头疼的问题。比如女生对男朋友说:「生日礼物我想要MAC」,本来心怀期待地揣测他买来的唇彩会是什么色,结果收到的可能是一台苹果笔记本电脑…… 苹果电
韩国新剧《鱿鱼游戏》风靡全球,成为全球爆款。其发行商 Netflix 宣布,“鱿鱼游戏正式拥有 1.11 亿粉丝——这是我们有史以来最大的系列发行!” 它在包括美国在内的 90 个不同国家/地区的排行榜上名列前茅,并被称为“口碑全球轰动”,在新闻和社交媒体中随处可见。
实际开发中常常会遇到对数据进行持久化操作的场景,而实现数据持久化最直接简单的方式就是将数据保存到文件中。说到“文件”这个词,可能需要先科普一下关于文件系统的知识,但是这里我们并不浪费笔墨介绍这个概念,请大家自行通过维基百科进行了解。
在实际开发中,常常需要对程序中的数据进行持久化操作,而实现数据持久化最直接简单的方式就是将数据保存到文件中。说到“文件”这个词,可能需要先科普一下关于文件系统的知识,对于这个概念,维基百科上给出了很好的诠释,这里不再浪费笔墨。
选自GitHub 机器之心编译 参与:Panda 今年 4 月,斯坦福大学和 Facebook 人工智能研究所在 arXiv 发布了一个基于维基百科的开放域问题问答系统 DrQA。近日,Facebook 在 GitHub 上开源了这个系统的代码,FAIR 主管 Yann LeCun 在社交网络也为这次开源做了宣传。据悉,该研究也将出现在 7 月 30 日举行的 ACL 2017 大会上。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.00051 开源地址:https://github.co
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题?比如「世界上有多少个国家」,当你看到谷歌向你展示的是准确的答案,而不只是链接列表时,你是否感到十分惊讶?这个功能显然很酷炫也很有用,但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题,比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」,你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案(即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案)。
进入大数据时代,调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据?如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息?如何分享、存储数据,并实现随取随用?钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单,分为八大类,方便实用,各有所长,供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎: 包括:搜索方法、技术:全文本搜索,信息检索,桌面搜索,企业搜索和分面搜索 开源搜索工具: Open Semantic Search:专门用于搜索自己文件的搜索引擎,同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
前两天刷到一篇有意思的paper,文中将信息检索工具Anserini和BERT结合,实现了一个开放域的问答系统。
GPT-3太大玩不起?OpenAI开放了一个 API,现在你也可以轻松访问GPT3模型了。
【磐创AI导读】:本文主要向大家推荐一个开放域问答机器人的实战项目。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
作者 | Nicola Melluso 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
2016年,知识经济很火。分答、知乎Live等平台先后入局,最近就连那个一直低调潜行的豆瓣也推出了内容付费产品:豆瓣时间,用时髦的话说内容付费俨然已成互联网风口。 一项互联网业务到了风口,就可能被315点名。 在一年一度的“公关节”315晚会上知识分享平台互动百科就被点名了,理由是因为它的付费服务:企业缴纳费用之后具有更强的编辑权限,甚至可以发布虚假信息,来龙去脉不必赘述,但“互动百科”这家百科知识平台为什么会采取“付费”模式,却值得深究。 百科是互联网最古老的内容形态之一。说到百科,人们首先会想到2001
此处举个例子来说明:如果一个程序由两部分组成,一部分A(必须由一个处理器执行)和一部分B(可以并行执行),那么我们可以看到,向执行程序的系统添加多个处理器只能带来有限的好处。它可以极大地提高B部分的速度,但是A部分的速度将保持不变。
在这篇文章中,我们将介绍这几天开源的三种数据集,它们与已有的通用数据集都不太一样,且更关注精细化的任务。例如在谷歌开源的 QA 数据集中,它里面都是真实的搜索问题,答案也都是从维基百科查找的。这种大型的真实数据集更适合训练一个不那么「低智商」的 QA 对话系统,也更符合成年人实际会问的一些问题。
项目地址:https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus
维基百科的中文语料库质量高、领域广泛而且开放,其每月会将所有条目打包供大家下载使用,可以点击: https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 直接下载最新版(也可以访问:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ 获取历史版本)。
移动互联网时代,搞社会研究的人总是需要从网络采集各种数据。假设你本周的任务是搜集世界主流媒体对某一主题的报道。你好不容易学习并且掌握了搜索引擎的各种窍门后,辛辛苦苦搞到了相关链接。兴冲冲打开一看……
选自OpenAI 作者:Jonathan Raiman 机器之心编译 参与:许迪、黄小天 本文通过让神经网络决策一个词是否属于 100 个自动发现的「类别」(非专属范畴)之一,从而建立了一个可以自动计算单词指称对象的神经网络。该方法在若干个实体消岐(entity disambiguation)数据集上实现了当前最优的提升。 通过让神经网络决策一个词是否属于 100 个自动发现的「类别」(非专属范畴)之一,我们已建立一个神经网络,可以自动计算一个词所指称的对象。比如对于语句「猎物看到美洲虎(Jaguar)穿过
「遇事不决先谷歌」已经是现在很多人查找信息的标准起手了。如果搜索一个词条,百科网站的结果通常会被显示在最显眼的位置。这种人人皆可编辑的网站存储着海量信息,虽然可能不够严谨,但也被很多人作为重要的信息、知识来源。
如果一段文本中提到一个实体 ,算法将识别出该实体在知识库中的相应条目(例如一篇维基百科文章)。
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