自然语言处理

RPA人才所要具备的4大技能 眼下RPA市场需求旺盛，项目火热，但RPA实施人才却较为匮乏。从对接需求到交付项目，一个合格的RPA人员究竟需要具备哪些技能？ 技能一：全栈 根据RPA开发的特殊性，自动化流程的效益特点强调短平快，所以在实施的时候基本都是单兵作战，那么RPA人员所具备的知识就必须要全面。 1、前端方面：HTML、CSS、JS 是为了对网页端进行操纵使用时，能利用RPA软件灵活的处理网页信息。 2、后端方面：VB.NET或者C#、Python主要是为了能源码开发。虽然RPA软件功能很全面，但并非万能的，有些仍需要用源码去处理。另外，一些RPA处理速度太慢，同样需要考虑用源码快速处理。 3、数据库：任何一家企业估计都有自己的数据库，那么如何实现RPA与数据库的交互，就需要懂得那些很常规的数据库知识：在线存储、主键索引、全局锁与表锁、增删改查等。 4、架构：通常只要做过软件开发基本都必然会知道这个，如何能在规定的时间内满足客户对需求的处理，什么时候考虑高并发和分布式，都是保证RPA工程实现高效优质的技术指标。 以上四点并不是说每样都要精通，熟悉即可，毕竟RPA软件本身较为强大。（SD/SA） 技能二：业务 说起业务，本不是技术人员的特长，但是既然做开发，那么最基本的东西除了技术，就是要熟悉业务流程，这样才能针对具体的业务进行自动化开发。

认知智能三大技术体系分别是认知维度划分与识别，类脑结构功能机制的模型和万维图谱。三大技术体系是认知认知智能三大奠基理论（三体论，融智学，HNC）指导下而形成的核心技术体系。三大技术体系相辅相成，共同支撑认知智能核心整套技术体系。是模仿人类认知，理解，记忆，语言使用，学习，情感，逻辑，意识等核心类脑能力的最基础核心的技术体系。 认知维度核心思想来源于古今中外哲学与科学体系，包括易经，道德经，存在论，本体论，认知论，心理学，逻辑学，情感学等学科。认知维度是认知事物和概念的基础方法体系。认知事物和概念主要是两个方面，概念的内涵和外延，概念的内涵和外延又划分出很多视角或者侧面，统一称为认知维度。因此认知维度就是我们认知事物或者概念的视角或者侧面，认知维度是有边界和范畴的。 类脑模型的核心思想来源于三体论（宇宙，信息，大脑三者关系论）和概念层次网络(HNC)。类脑模型从大脑结构，功能和机制进行研究分析。以信息体系为突破口，寻找信息的结构体系，反推大脑结构和宇宙结构（具体可以看三体论简介）。在类脑结构基础之上，模仿构建人脑8大核心能力。类脑模型整套体系是模仿构建人脑结构功能和机制的核心技术体系。 万维图谱的核心思想来源于融智学和认知维度。万维图谱是认知维度的具体化和融智学思想之信息形式化结构化数码化的具体落地。同时万维图谱又是类脑结构模型的最有力支撑。万维图谱包含数十种分支图谱，分别是属性图谱

红色石头的个人网站： 红色石头的个人博客-机器学习、深度学习之路 ​ www.redstonewill.com 现在大家平时会遇到很多不错的机器学习资源，但是大多数情况下，资源比较分散，不方便集中管理和查阅。更重要的是往往很难找到一个系统完整的资源导航，形成系统的学习路线，方便搜索。 重磅！今天小编在网上“闲逛”的时候发现了一个超级棒的机器学习优质资源分类导航。至少节约大家 50% 的时间。 下面详细给大家介绍一下！ 首先，放上这个机器学习优质资源分类导航的网站： https://madewithml.com/topics/ ​ madewithml.com 该网站整理收集了机器学习最佳的资源，并持续更新中。如果你正在寻找当前的热门内容，请查看主页。如果你在没有看到想要的主题，你可以使用顶部的搜索栏来搜索它。 该网站总共收集了 10 大主题内容，分别是： 框架 算法 自然语言处理 机器视觉 综合 概念 数据、模型和训练 全栈 工业 收藏 下面，分别来看一下！ 1. 框架 这部分主要收集了一些编程用的框架，例如最常见的 Python、Numpy、TensorFlow 等。点开相应的框架，就会跳转到比较全面的关于该框架的资源。 例如 Python： 除了 Getting started，还有 Tutorials、Toolkits、Research、Recent 等，内容真的太丰富了。

Linux安装 linux总结： 1.安装系统 （1）VMWare （2）CentOS安装 （3）VMTools安装 运行完 ./vmware-install.pl 一路回车 2.网络配置 查看ip地址和网关 在虚拟机左上角有一个编辑，编辑里面有一个虚拟网络编辑器，点开找到一个VMnet8点击，在中间位置有一个NAT设置点击，里面就能查看网关了 查看自己的ip地址：ifconfig 试着ping一下自己的ip地址，看看能不能ping，比如ping个baidu：ping baidu.com 修改动态ip地址 vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0进入页面，把前两个修改一下，后面四个添加上去 #系统启动的时候网络接口是否有效（yes/no） ONBOOT=yes IP的配置方法[none|static|bootp|dhcp]（引导时不使用协议|静态分配IP|BOOTP协议|DHCP协议） BOOTPROTO=static #IP地址 IPADDR=192.168.1.100 #网关 GATEWAY=192.168.1.2 #域名解析器 DNS1=114.114.114.114 DNS2=8.8.8.8 配置完之后执行 service network restart 命令 如果报错就 reboot 重启虚拟机 Linux 3

大家好，我是贪心学院的小编。自从今年二月份举办的火爆的BERT、XLNet专题课以来，已经三个月没有跟大家见面了。这一次我们又给大家带来了重磅级的系列公开课， 由贪心学院和京东智联云联合打造，共四次公开课、为期两周时间， 感兴趣的朋友们可以 扫码加入。 ???? N L P公开课直播活动 ???? 这次的系列课程我们又选择了近几年NLP领域最火的话题， 包括GNN, GCN, Word2Vec, ELMo, GPT, BERT, 对话系统，个性化文本生成，知识图谱等内容。 作为一名NLP工程师，这些内容逐步在成为必修课。 在本次专题活动，我们会通俗易懂地讲解每一个核心知识点，让大家知道背后的原理，这也是贪心学院一贯的讲授风格。 本次的专题活动，我们有幸邀请到了 多位国内外NLP领域的专家， 均在各自领域中 发表过数篇顶会文章， 也有幸邀请到了京东相关领域的专家。我们希望通过本次活动，给大家带来一些认知上的提升，充实自我！ 下 面 是 关 于 本 次 专 题 课 程 的 详 细 介 绍 以 及 安 排 ， 你 可 以 通 过 扫 描 下 方 的 二 维 码 来 进 行 报 名 。 未 报 名 专 题直播活动 的 同 学 请 扫 描 下 方 二 维 码 ???? ???? ???? ???? 前 方 高 能 ???? 史 上 最 干 干 货 ！ 来 咯 ！ 本 次 直 播 分4 大 主

1 .京东面试经历 面试的京东的商品推荐的算法岗，在北辰大厦（奥森旁边），面试难度总体来说比较简单。 ①：到公司之后先做了一个小时的笔试题目 ，包括四个简答题和两个编程题，简答题主要是 C语言相关的。 Map和Set的插入和查找的复杂度是多少，Set是否可以存储类 递归和循环可以互相转换吗？ epull和select的原理以及区别？ 什么时候会调用构造函数和析构函数？父类的构造函数可以是virtual的吗？ 编程题也特别简单，一道题是一个有序的数组，寻找数组的中的两个数它们的和是否等 于某 个值target，返回True或者False，要求O(n)的复杂度。 另一道题目是一个数组，两个相邻下标的数组的值的差的绝对值为1，然后在这个数组中寻找 某个值是否在这个数组中，是的话返回下标，否则返回-1。 ②：第一轮面试也特别简单 ，主要就是聊了聊自己的论文是怎么做的，实习的时候干了啥， 然后再出了一道编程题，一个无序数组，只有0,1,2，然后你要对这个数组进行排序，要求 O(n)复杂度。（荷兰国旗问题） ③：第二轮面试也是主要是聊了聊自己的论文 ，然后推导SVM的原理，然后logistic和SVM 的区别，Attention注意力机制的原理，RNN的公式等。 还有一个编程题反转链表。 面试完三天拿到了口头offer，感觉总体来说还是比较简单的。 今天收到了京东的录用函

语言技术平台 （Language Technology Platform, LTP ）是 哈工大社会计算与信息检索研究中心 （HIT-SCIR）历时多年研发的一整套高效、高精度的中文自然语言处理开源基础技术平台。该平台集词法分析（分词、词性标注、命名实体识别）、句法分析（依存句法分析）和语义分析（语义角色标注、语义依存分析）等多项自然语言处理技术于一体。其中句法分析、语义分析等多项关键技术多次在CoNLL国际评测中获得了 第1名 。此外，平台还荣获了2010年中国中文信息学会科学技术 一等奖 、2016年黑龙江省科技进步 一等奖 。国内外众多研究单位和知名企业通过签署协议以及收费授权的方式使用该平台。 哈工大SCIR本科生 冯云龙 等同学在 车万翔 教授指导下，于近日对LTP进行了新一轮的全面升级，并推出了 LTP 4.0 版本。此次升级的主要改进为： 基于多任务学习框架进行统一学习，使得全部六项任务可以共享语义信息，达到了知识迁移的效果。既有效提升了系统的运行效率，又极大缩小了模型的占用空间 基于预训练模型进行统一的表示 ，有效提升了各项任务的准确率 基于教师退火模型蒸馏出单一的多任务模型，进一步提高了系统的准确率 基于PyTorch框架开发，提供了原生的Python调用接口，通过pip包管理系统一键安装，极大提高了系统的易用性 下表列出了新旧版LTP在精度

「我们训练了 GPT-3，一种具有 1750 亿参数的自回归语言模型，这个数字比以往任何非稀疏语言模型都多 10 倍。我们在 few-shot 情况下测试了它的性能。」 本周五，OpenAI 提出的 GPT-3 在社交网络上掀起了新一阵风潮。它的参数量要比 2 月份刚刚推出的、全球最大深度学习模型 Turing NLP 大上十倍，而且不仅可以更好地答题、翻译、写文章，还带有一些数学计算的能力。这样强大的深度学习，不禁让人产生一种错觉：真正的 AI 要来了吗？ 首先，GPT-3 最令人惊讶的还是模型体量，它使用的最大数据集在处理前容量达到了 45TB。根据 OpenAI 的算力统计单位 petaflops/s-days，训练 AlphaGoZero 需要 1800-2000pfs-day，而 OpenAI 刚刚提出的 GPT-3 用了 3640pfs-day，看来 拥有微软无限算力 的 OpenAI，现在真的是为所欲为了。 研究者们希望 GPT-3 能够成为更通用化的 NLP 模型，解决当前 BERT 等模型的两个不足之处：对领域内有标记数据的过分依赖，以及对于领域数据分布的过拟合。GPT-3 致力于能够使用更少的特定领域，不做 fine-tuning 解决问题。 和往常一样，GPT-3 立即放出了 GitHub 项目页面，不过目前仅是一些生成样本和数据集，还没有代码： https:

即使在大数据时代，获取大批量高质量的标注数据在实际中往往成本高昂。半监督学习技术作为一类可以同时有效利用有标签数据和无标签数据的学习范式，有希望大大降低监督任务对于标签数据的需求。本文从 2013 年所提出的 Pseudo-Label 开始，至 2019 年 Google 所提出的 UDA 技术为止， 详细介绍了半监督学习近年来的发展历程 ，重点关注各技术在核心思想、方法论上的演进。文章最后对半监督学习中涉及到的部分关键细节，如领域外数据等问题进行了详细讨论。 关于作者 李渔，熵简科技联合创始人，博士毕业于清华大学电子工程系，以第一作者身份发表学术论文 10 余篇，申请专利 6 项，致力于将先进的自然语言处理及深度学习技术真正落地于金融资管领域，让科技赋能产业。 目前负责熵简科技 NLP 技术中台的建设，包括层次化的分层架构、大数据泛采体系、持续部署的后台支持以及前沿算法的领域内落地等，为熵简科技的各大业务线提供底层技术支持和可落地的解决方案。 个人知乎专栏： https://zhuanlan.zhihu.com/c_1215573707772649472 目录 1. 为什么要了解半监督学习 1.1 什么是半监督学习 1.2 半监督学习有什么用 2. 典型技术方案的演进历程 3. 部分关键细节的讨论 3.1 类别外数据的处理 3.2 一致性正则的数学选择 3.3 错误标记数据的影响

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 这几天轰动硅谷的 GPT-3 是什么来头？ 相信不太了解 AI 的朋友这几天也或多或少看到了一些关于 GPT-3 的重磅消息，甚至有媒体称其为 “继比特币之后又一个轰动全球的现象级新技术”。 请注意，现在站在你面前的是：互联网原子弹，人工智能界的卡丽熙，算力吞噬者，黄仁勋的新 KPI ，下岗工人制造机，幼年期的天网 —— 最先进的 AI 语言模型 GPT-3。 1750 亿参数组成的训练模型 言归正传，OpenAI 的研究人员在上个月发表了一篇论文，描述了 GPT-3 的开发，正式发布了这个由 1750 亿个参数组成的 AI 语言模型。 在 NLP 领域中，通常采用 ELMo 算法的思想，即通过在大量的语料上预训练语言模型，然后再将预训练好的模型迁移到具体的下游NLP任务，从而提高模型的能力。GPT 模型是 OpenAI 在 2018 年提出的一种新的 ELMo 算法模型，该模型在预训练模型的基础上，只需要做一些微调即可直接迁移到各种 NLP 任务中，因此具有很强的业务迁移能力。 GPT 模型主要包含两个阶段。第一个阶段，先利用大量未标注的语料预训练一个语言模型，接着，在第二个阶段对预训练好的语言模型进行微改，将其迁移到各种有监督的 NLP 任务，并对参数进行 fine