当前，许多企业在推进“数据资产入表”的过程中，往往面临一些具有共性的问题：首先，对相关会计规范中关于数据资产确认与计量的要求，可能还存在理解不够系统的情况；其次...

还记得传统的机器翻译模型（Seq2Seq）吗？它处理句子的方式，就像一个健忘又“一根筋”的厨师👨🍳：

传统的自然语言处理任务，如文本分类、序列标注，通常是在做“选择题”或“填空题”。它们的核心是理解与判断，目标是给输入文本打上一个或多个固定的标签。

循环神经网络（RNN）存在的弊端：虽然在序列建模方面具有天然的架构优势，但其在实际训练过程中会面临显著的长期依赖衰减问题。具体表现为：当输入序列长度增加时，模型...

本期节目采访了某机构的联合创始人兼首席执行官。深入探讨了网络和机器学习的演进、SpaCy的开发历程、自然语言处理与自然语言理解的区别、创业误区等丰富内容。