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ag平台漏洞:叶尔夏提·吐尔逊拜:坚定坚决维护社会稳定和长治久安

文章来源:ag平台漏洞    发布时间:2018年07月23日 15:59  【字号:      】

ag平台漏洞金泉果园的门口不时的有车子开进开出,下午时分,看到一家三口从车上下来,沈阳光习惯性的上去迎接,打招呼问对方从哪来的。

一个约莫十岁出头的小男孩笑嘻嘻的说道:“我们从省城来的,坐了半天的车,屁股都坐疼了。”

女子有些着急道:“快去摘水果吧,让你早上怎么也不起来,现在倒好,今晚肯定是回不去了。”

小男孩嘟囔道:“周末睡个懒觉都不行啊,回不去就回不去呗,爸爸刚刚不是说了今晚就住在县城,明天再回去么?”

沈阳光想到金泉酒店还有大量的空房间,便推销起来:“住县城多麻烦?咱们果园里就有酒店,还有特色美食,住在这里不仅吃得好,而且还省的急匆匆的摘完水果还要往县城跑。”




 



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借短视频提升电商转化效果的关键在数据和技术

5月25日,2018中国(深圳)电子商务发展论坛召开。微播易创始人、CEO徐扬受邀出席并以“AI赋能·品牌如何玩转短视频营销”为主题,向在场的来宾分享了短视频在电商发展新格局中的重要价值。

他提到,短视频+电商已经成为营销市场的一种趋势。除了顺势而为,我们需要进一步了解如何更深入地挖掘短视频在电商时代的营销价值?如何应对短视频爆发带来的种种电商营销难题?

徐扬在分享中对这些问题也一一做了解答。

短视频是电商内容营销的不二选择

商务车中,一直闭目养神的周建国猛然睁开眼睛,推开车门走到榴莲大棚内。

看到周建国面色平静的走过来,沈阳光只是笑笑,并没有说话。

盯着沈阳光看了一会,周建国忽然开口道:“沈老弟,老哥决定跟你干了!哦,不对,我以后得叫你老板了!”

之所以让周建国下定决心,主要是有两个原因,一个是金泉果园如今发展的速度太快,完全可以抛开自己单干,而自己若还是坚持以前的模式,想必不久之后就会在水果业这一行出现一个极其可怕的对手。

另外一个原因就是周建国很看好沈阳光这里的潜能,只要不出现什么意外,金泉果园必将会越做越大,自己现在就加入进去,怎么着也能算个元老级别的人物,想必沈阳光不会亏待了自己。

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微软提出新型通用神经机器翻译方法,挑战低资源语言翻译问题

近日微软发布博客,提出一种半监督通用神经机器翻译方法,解决低资源语言机器翻译的问题,帮助解决方言和口语机器翻译难题。该研究相关论文已被 NAACL 2018 接收。

机器翻译已经成为促进全球交流的重要组成部分。数百万人使用在线翻译系统和移动应用进行跨越语言障碍的交流。在近几年深度学习的浪潮中,机器翻译取得了快速进步。

微软研究院近期实现了机器翻译的历史性里程碑——新闻文章中英翻译达到人类水平。这一当前最优方法是一个神经机器翻译(NMT)系统,该系统使用了数千万新闻领域的平行句子作为训练数据。如此巨量的训练数据仅仅在少数语言对可以获得,也仅限于少数特定领域,例如新闻领域或官方记录。

这个AI系统的算法和论文发表在Association for Computational Linguistics conference收录的论文《Conversations Gone Awry: Detecting Early Signs of Conversational Failure》中。论文的作者Lucas Dixon、Nithum Thain、YiqingHua和Dario Taraborelli通过分析维基百科中的讨论页面,收集了大量的讨论板块中大量的网友讨论数据(我们可以称之为帖子),利用自然语言处理技术进行语义分析,并收集人类标注的标签作为数据集作为训练数据,建立预测模型,识别开始谈话中,具有什么样特征的句子会导致谈话会失控甚至是攻击行为(论文中提到:In this work we aim to computationally capture linguistic cues that predict a conversation’s future health)。

最新人工智能:可预测人类谈话走向,让吵架扼杀在摇篮中

论文中提到的例子是是关于“Dyatlov Pass Incident” 的两组维基百科的网友讨论(Dyatlov事件是指1959年2月2日晚发生在乌拉尔山脉北部的9位滑雪登山者离奇死亡的事件。这个团队的队长叫做Dyatlov,他们在登“死亡之山”的东脊时发生事故,10人9死)。其中A1和A2为一组(见下图),分别为两位不同的网友;B1和B2为一组,也是两位不同的网友。A1开始交流,A2用另一个问题反问。相反,B1更温和,用“似乎”提出了意见,B2实际上解决问题,而不是搪塞。这两组讨论中有一组讨论导致对话失控,一个对话者开始进行个人攻击。

一些保持礼貌的谈话指标包括任何一位幼儿园老师都会认可的基本礼貌如“谢谢”,用礼貌的问候开头,并用语言表达一种合作的愿望。在这些谈话中,人们更倾向于用自己的观点来表达他们的观点,比如“我认为”,这似乎表明他们的想法并不一定是最终的结论。

另一方面,直接提问或用“你”这个词开头的对话更有可能使得谈话产生差异甚至是争执,如A2的说话方式。研究人员在论文中提到:“这种影响与我们的直觉相一致,即直接性暗示了来自对话发起人的潜在敌意,也许加强了有争议的强制的有力性(This effect coheres with our intuition that directness signals some latent hostility from the conversation’s initiator, and perhaps reinforces the forcefulness of contentious impositions)”。

以上只是数据集中的一个样本的简要分析。以上过程我们可以通过自然语言处理技术,开始分析这些对话中“最初的评论和回答”的关键词有怎样的特征,并进一步通过机器学习算法构建结果(最终是否有敌意)和“最初的评论”的关联关系,从而建立通过“最初评论”的特征预测对话变成敌意的可能性。




(责任编辑:吴福昊)

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