通过 上下文无关语言 ( CFL ) 的 Pumping Lemma ( 泵引理 ) 可以证明上述命题 ;
首先，看起来引理 16.2 的描述中有些混淆，因为 x.freg 和 x.freq 似乎是两个不同的字段，但描述中把它们混用了。我假设这里可能是一个打字错误，我们应该只考虑 freg 这个字段。
本文主要参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/96020318
在 10 月 20 号的世界互联网大会中，微软之前提出来的「统一预训练语言模型与机器阅读理解技术」荣获「世界互联网领先科技成果」奖，沈向洋博士在会上介绍了这一模型。
1 . 下推自动机 ( PDA ) 提升了自动机计算能力 : 在上述自动机的基础上 , 提升该自动机的计算能力 , 引入一个新的栈结构 ;
其实，本文到这里，"核心内容"就已经讲完啦...当然如果你还不困的话，可以继续往下看，应该会有助于睡眠的
AI科技大本营按：目前的NLP领域有一个问题：即使是再厉害的算法也只能针对特定的任务，比如适用于机器翻译的模型不一定可以拿来做情感分析或摘要。
摘要：上一篇广告行业中那些趣事系列2：BERT实战NLP文本分类任务(附github源码)通过项目实战讲解了如何使用BERT模型来完成文本分类任务。本篇则从理论的角度讲解BERT模型的前世今生。BERT虽然在模型创新的角度来说并不是非常出色，但它是近几年NLP领域杰出成果的集大成者。BERT大火最重要的原因是效果好，通用性强两大优点。可以说BERT的出现是NLP领域里具有里程碑意义的大事件。本篇主要讲解NLP里面的Word Embedding预训练技术的演化史，从最初的Word2Vec到ELMO、GPT，再到今天的巨星BERT诞生，还会讲解如何改造BERT模型去对接上游任务以及BERT模型本身的创新点。
翻译 | 于之涵 编辑 | Leo 出品 | 人工智能头条 （公众号ID：AI_Thinker） 人工智能头条按：目前的NLP领域有一个问题：即使是再厉害的算法也只能针对特定的任务，比如适用于机器翻译的模型不一定可以拿来做情感分析或摘要。 然而近日，Salesforce发布了一项新的研究成果：decaNLP——一个可以同时处理机器翻译、问答、摘要、文本分类、情感分析等十项自然语言任务的通用模型。 Salesforce的首席科学家RichardSocher在接受外媒采访时表示：我们的decaNLP就好比NL
翻译：于之涵 编辑：Leo 出品：AI科技大本营 （公众号ID：rgznai100）
② 下推自动机 ( PDA ) 所 认识的语言是否是空集问题 , 是可判定的 ,
状态的指令都是从本状态指向本状态 , 生成两种指令 , 一种是基本指令 , 一种是终端字符指令 ;
Spring是一个轻量级控制反转(IoC)和面向切面(AOP)的容器框架。 轻量：从大小与开销两方面而言Spring都是轻量的。完整的Spring框架可以在一个大小只有1MB多的JAR文件里发布。并且Spring所需的处理开销也是微不足道的。此外，Spring是非侵入式的：典型地，Spring应用中的对象不依赖于Spring的特定类。 控制反转：Spring通过一种称作控制反转（IoC）的技术促进了松耦合。当应用了IoC，一个对象依赖的其它对象会通过被动的方式传递进来，而不是这个对象自己创建或者查找依赖对象。你可以认为IoC与JNDI相反——不是对象从容器中查找依赖，而是容器在对象初始化时不等对象请求就主动将依赖传递给它。 面向切面：Spring提供了面向切面编程的丰富支持，允许通过分离应用的业务逻辑与系统级服务（例如审计（auditing）和事务（transaction）管理）进行内聚性的开发。应用对象只实现它们应该做的——完成业务逻辑——仅此而已。它们并不负责（甚至是意识）其它的系统级关注点，例如日志或事务支持。 容器——Spring包含并管理应用对象的配置和生命周期，在这个意义上它是一种容器，你可以配置你的每个bean如何被创建——基于一个可配置原型（prototype），你的bean可以创建一个单独的实例或者每次需要时都生成一个新的实例——以及它们是如何相互关联的。然而，Spring不应该被混同于传统的重量级的EJB容器，它们经常是庞大与笨重的，难以使用。 框架：Spring可以将简单的组件配置、组合成为复杂的应用。在Spring中，应用对象被声明式地组合，典型地是在一个XML文件里。Spring也提供了很多基础功能（事务管理、持久化框架集成等等），将应用逻辑的开发留给了你。 所有Spring的这些特征使你能够编写更干净、更可管理、并且更易于测试的代码。它们也为Spring中的各种模块提供了基础支持。
Few shot learning（小样本学习）就是要用很少量标注样本去完成学习任务，前几天有同学在交流群里问关于小样本NER的资源，今天一起来看一篇Amazon AI Lab在ACL2022上发表的论文。
作者丨崔万云 学校丨复旦大学博士 研究方向丨问答系统，知识图谱 领域问答的基础在于领域知识图谱。对于特定领域，其高质量、结构化的知识往往是不存在，或者是极少的。本章希望从一般文本描述中抽取富含知识的句子，并将其结构化，作为问答系统的知识源。特别的，对于不同的领域，其“知识”的含义是不一样的。有些数据对于某一领域是关键知识，而对于另一领域则可能毫无意义。传统的知识提取方法没有考虑具体领域特征。 本章提出了领域相关的富含知识的句子提取方法，DAKSE。DAKSE 从领域问答语料库和特定领域的纯文本文档中学习富
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
论文：Contextualized Emotion Recognition in Conversation as Sequence Tagging
在稀疏上下文信息的情况下，很难得到较高质量的低频单词嵌入，“模仿”被认为是一种可行的解决方案：通过给定标准算法的词嵌入，首先训练模型出现频次高的单词的嵌入，然后再计算低频单词的词嵌入。在本文中，我们引入了注意模仿模型，该模型不仅仅能够可以体现单词的表面形式，同样还可以访问所有可用的上下文，并学会使用最有用和最可靠的上下文来计算词嵌入。在对四项任务评估中，我们发现对于低频和中频单词，注意力模仿比以前的工作更出色。因此，注意力模仿可以改进词汇中大部分包括中频词的嵌入。
引理 16.12 的性质 2 可能是指某个特定引理中关于任务集合独立性的一个性质。由于具体的引理内容没有给出，我将基于任务集合独立性的通用概念来提供一个一般性的解释。
什么是智能文档处理？针对文本数据处理尤其是纯文本，大家通常会想到使用自然语言处理（Natural language processing，NLP）技术来解决语义理解及分析处理工作。关于自然语言处理技术的研究有很长历史，针对不同层面文本处理和分析有很多技术点，常见技术例如分词与词性标注、命名实体识别、句法结构分析、文本分类、文本摘要等功能。
形式语言与自动机 内容 : 自动机 , 确定性有限自动机 , 非确定性有限自动机 , 正则语言 , 泵引理 , 上下文无关语法 , 下推自动机 , 都属于 形式语言 与 自动机 部分 ;
自从2020年OpenAI发布GPT-3之后，大型语言模型（LLM）就在世界上广受欢迎，一直保持稳定的增长。直到2022年底，对于LLM和生成AI等广泛领域的兴趣才开始迅速增长，这可能是因为大量关于GPT-3的重大进展推动了这一趋势。Google发布了名为LaMDA的具有“有感知能力”的聊天机器人，首个高性能且开源的LLM——BLOOM也已经发布。此外，OpenAI还发布了他们的下一代文本嵌入模型和下一代“GPT-3.5”模型。在LLM领域取得巨大飞跃后，OpenAI推出了名为ChatGPT的新模型，使LLM成为人们关注的焦点。同时，Harrison Chase创造的LangChain也应运而生，这个库的创建者只花费了几个月的时间就构建出了令人惊叹的功能，尽管它还处于早期阶段。
情感分析是文本分类的一种，主要方法是提取文本的表示特征，并基于这些特征进行分类。情感分析根据研究对象的粒度不同可分为文本级、句子级、对象级等，分别对相应单位的文本进行情感倾向分析。其中，较细粒度的情感分析为对象级情感分析（Aspect-level Sentiment Analysis, ASA），任务输入为一段文本和指定的待分析对象，输出为针对该对象的情感倾向。
机器之心发布 机器之心编辑部 元语智能的功能型对话大模型 ChatYuan「既泛又专」，除了问答、上下文对话以及创意性写作等各类自然语言理解和生成任务之外，还能回答法律、医疗等专业领域的问答，并且写代码功能也已经在内测中，不久即将发布。特别提醒，本文中有部分文本由「ChatYuan」生成，请君细心分辨。 ChatGPT 到底有多火？它已成为史上最快传播的应用，发布两个月后就有了 1 亿用户。实现同样的用户量，TikTok 需要近九个月，而 Instagram 用了两年多。 未来几年，微软将继续增加投资 Ch
导语：多轮对话聊天机器人，作为人工智能的典型应用场景，也是一项极具挑战的任务，不仅涉及多方面异构知识的表示、抽取、推理和应用，还涉及包括自然语言理解在内的其他人工智能核心技术的综合利用 简介与相关技术调研 目前，多轮对话聊天机器人已经产生了很多应用，有萌妹子小冰，有佛法大师贤二，也有应用在各行各业的智能客服。多轮对话聊天机器人，作为人工智能的典型应用场景，也是一项极具挑战的任务，不仅涉及多方面异构知识的表示、抽取、推理和应用（如语言知识、领域知识、常识知识等），还涉及包括自然语言理解在内的其他人工智能
本文基于Bi-Directional Attention Flow For Machine Comprehension一文
自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了巨大的进展。其中，更深层次的语义理解是NLP领域的一项关键任务。本文将深入探讨NLP在更深层次的语义理解中的创新应用，通过结合实例详细介绍语义理解的重要性以及NLP技术在这一领域的应用。
腾讯AI Lab高级研究员李菁博士介绍了如何理解和生成自然语言，并介绍了实验室的相关研究和应用成果。
UniLM是微软研究院在Bert的基础上，最新产出的预训练语言模型，被称为统一预训练语言模型。它可以完成单向、序列到序列和双向预测任务，可以说是结合了AR和AE两种语言模型的优点，Unilm在抽象摘要、生成式问题回答和语言生成数据集的抽样领域取得了最优秀的成绩。
导读：飞桨（PaddlePaddle）致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。在重要的机器阅读领域，基于DuReader数据集，飞桨升级并开源了一个经典的阅读理解模型 —— BiDAF，相较于DuReader原始论文中的基线，在效果上有了大幅提升，验证集上的ROUGE-L指标由原来的39.29提升至47.68，测试集上的ROUGE-L指标由原来的45.90提升至54.66。
Applying Yoneda's lemma to consciousness research: categories of level and contents of consciousness
上一章我们介绍了不同的指令微调方案, 这一章我们介绍如何降低指令数据集的人工标注成本！这样每个人都可以构建自己的专属指令集, 哈哈当然我也在造数据集进行时~
ClongEval: A Chinese Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models
北京妙医佳健康科技集团有限公司是一家以健康数据追踪、人工智能健康干预能力为核心的健康科技公司。妙健康（more）是公司旗下的数字化精准健康管理平台，致力于为用户提供综合性健康服务一站式解决方案。因业务需求，公司需要搭建一个基于多重自然语言处理技术的问答辅助标记平台。
从来没有深入了解ECMA，网上找了一下，发现早在2010年就有大佬 Dmitry Soshnikov[1] 总结了ECMA中的核心内容，我这里只是翻译记录，加深自己的印象。文章原文来自 ECMA-262-3 in detail. Chapter 6. Closures.[2]
了解NLP的读者应该对Hugging Face这个名字非常熟悉了。他们制作了Transformers（GitHub超1.5万星）、neuralcoref、pytorch-pretrained-BigGAN等非常流行的模型。
这个现象叫做LLM的中间迷失（Lost in the Middle），是大模型当前仍面临的最大挑战之一。
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】自己部署一个ChatYuan，再也不用担心网络拥堵了！ 前段时间，元语智能开发团队训练了一个类似ChatGPT的功能型对话大模型ChatYuan，并在网页版中开放了试玩接口。 现在你也可以在自己的机器上部署一个ChatYuan了！ 模型可用于问答场景，能够结合上下文做对话、做各种生成任务，包括创意性写作，也能回答法律、新冠等领域类问题。 并且在全中文任务中支持零样本学习，用户可以通过提供prompt的方式来使用，支持文本生成、信息抽取和理解
在 context.Context 中存储数据，或者说使用上下文变量值（context values）是在 Go 中最有争议的设计模式之一。在上下文中存储值似乎看起来不错，但是应该将什么东西存储为上下文变量值引起了广泛的讨论。
2019 年 5 月 ACM 图灵大会上，朱松纯教授（加州大学洛杉矶分校）与沈向洋博士（微软全球执行副总裁）在谈到「人工智能时代的道路选择」这个话题时，沈向洋博士认为人工智能发展在工业界将会迎来黄金十年，而朱松纯教授也表示人工智能的发展趋势将会走向大一统，从小任务走向大任务，从 AI 六大学科走向统一。
https://www.cnblogs.com/the-wolf-sky/articles/10192363.html
搜索引擎是人们获取信息的重要途径，其中包含了很多问答型的query。但传统的搜索只能返回TopK的网页，需要用户自己从网页中分析甄别答案，体验较差。原因是传统搜索引擎只是对query和doc做“匹配”，并不是真正细粒度地理解query。智能问答正好可以弥补这个局限，它的优势在于能够更好地分析query，直接返回精准、可靠的答案。
首届中文 NL2SQL 挑战赛最近终于落下了帷幕，在 3 个月的角逐中，选手们围绕中文句子生成 SQL 查询语句探索了更多的解决思路。评委代表、复旦大学教授肖仰华说：「从所有参赛队伍的演讲与问答，我们可以看出选手都有非常深厚的理论功底、有很娴熟的 NLP 技巧、都会复现与改进 SOTA 模型，以及都吻合『预训练+调优』这一主流研究思路。」
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国OpenAI 研发的聊天机器人程序 ，于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文 等任务。
形式上，一个仅有解码器的语言模型只是一个条件分布p（xi|x1···xi−1），在已知上下文为x1····xi−1 的情境下，下一个标记xi的概率。该公式假定这一过程为马尔可夫过程，已在许多用例中进行了研究。这一简单的设置使我们能够以自回归的方式逐个生成标记。
状态模式是一种行为设计模式， 让你能在一个对象的内部状态变化时改变其行为， 使其看上去就像改变了自身所属的类一样。
在之前写过的《NLP的游戏规则从此改写？从word2vec, ELMo到BERT》一文中，介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径。而在BERT出现之后的这大半年的时间里，模型预训练的方法又被Google、Facebook、微软、百度、OpenAI等极少数几个玩得起游戏的核心玩家反复迭代了若干版，一次次的刷新我们这些吃瓜群众的案板上的瓜。
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