2015-8-3 收集资料

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【开源:(MIT)概念网ConceptNet 5】O网页链接GitHub:O网页链接

【论文:用csLDA主题模型解决众包文档标注分歧】《Making the Most of Crowdsourced Document Annotations: Confused Supervised LDA》P Felt, E Ringger, J Boyd-Graber, K Seppi (CoNLL2015)O网页链接

【Science Review:自然语言处理最新进展】《Advances in natural language processing》J Hirschberg, CD ManningO网页链接最新一期《Science》有不少AI/机器学习方面的内容,请参阅O网页链接  《Advances In Natural Language Processing》已开放免费阅读:O网页链接pdf:O网页链接

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【二维矩阵映射交互可视化】《The Magnificent 2d Matrix》O网页链接GitHub:O网页链接

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【词向量行业应用实例:NYT R&D文本协同标注实验项目EDITOR】O网页链接参阅《Collaborative Annotation for Scientific Data Discovery and Reuse》O网页链接

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自然语言处理 (三) 之 word embedding 篇, NLP系列文章之三O自然语言处理 (三) 之 word embedding文章介绍了著名的、通用的的三种 word embedding 模型: LSI, PMI 和 skip-gram, 介绍了它们间的联系与区别,结论是: skip-gram 等价于分解一个 shifted PPMI 矩阵,它和SVD间没有本质的差异,具体分析见文章中...

Machine translation: present & futureO网页链接(Kyunghyun Cho)

PTE: Predictive Text Embedding through Large-scale Heterogeneous Text NetworksO网页链接model三种关系:word-word,word-document,word-label,连成一个network。embedding方法基于之前他们提出的LINE~

【Text Understanding from Scratch实现代码开源】GitHub:O网页链接@G_Auss今天发布了论文《Text Understanding from Scratch》实现代码,基于Torch 7实现CNN字符级文本分类,赞!对该论文的推荐:O爱可可-爱生活评论文章:O爱可可-爱生活数据集重复问题修正说明《Dataset Duplication Issues for Text Understanding from Scratch (Resolved)》O网页链接参阅:O爱可可-爱生活

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[论文]《Towards AI-Complete Question Answering: A Set of Prerequisite Toy Tasks》O网页链接讨论自动问答系统的评价方法,并提出改进的Memory Networks模型,用深度学习做自动QA  The bAbI project:O网页链接Slide:《Artificial Tasks for Artificial Intelligence》by Antoine Bordes, ICLR2015O网页链接云:O网页链接

【 基于Keras的QA实现(100+行代码)】其性能可与Facebook论文《Towards AI-Complete Question Answering: A Set of Prerequisite Toy Tasks》描述的方法相比 GitHub:O网页链接参阅O爱可可-爱生活

【《Algorithms, 4th Edition》(部分)习题的Python实现】"Algorthms by Robert Sedgewick(4th edition) partial exercises with python implementation" GitHub:O网页链接参阅:O网页链接

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【幻灯:科学计算最佳实践】《Best Practices in Scientific Computing》O网页链接《Best Practices for Scientific Computing》O网页链接软件开发最佳实践:重视可读性、让计算机做更多、增量改进、不要重复、合理规划错误、先实现再优化、记录目标和设计而非实现、充分协作

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