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中国人工智能学会通讯——面向知识图谱的自然语言问答系统

自然语言问答(QA)是指利用各种技术和数据对用户提出的自然语言问题直接给出问题答案。QA任务根据所依赖的数据形态可以分成三类，分别是基于知识库的问答(KB-QA)[1-9]、基于文档的问答(DB-QA)[10]和社区问答(C-QA)[11]。其中，基于知识库
行者武松 7年前 3171

搜索创新乏力：知识图谱和打造海量数据库是关键

国外科技媒体Venturebeat撰文对搜索创新乏力的现状进行剖析，并指出未来的搜索技术将让内容更权威、精确，并具有更多样化的形态。知识图谱将为新型搜索提供举足轻重的驱动力。作为搜索界的主导公司，谷歌虽然拥有许多优势，也致力于开发知识图谱、会话应用等创新措施
沉默术士 7年前 1296

Facebook 针对 iOS 推出 Swift 开发者工具包

Swift3中文网消息，Facebook为iOS开发者推出了Swift开发者工具包(SDK)，开发者可以通过Github链接下载https://github.com/facebook/facebook-sdk-swift。目前这一SDK基于Swift2，不过
晚来风急 7年前 1014

Python爬虫技巧

​在本文中，我们将分析几个真实网站，来看看我们在《用Python写网络爬虫（第2版）》中学过的这些技巧是如何应用的。首先我们使用Google演示一个真实的搜索表单，然后是依赖JavaScript和API的网站Facebook，接下来是典型的在线商店Gap。由
异步社区 6年前 3042

[转载]Prismatic：用机器学习分析用户兴趣只需10秒钟

Prismatic：用机器学习分析用户兴趣只需10秒钟 [日期：2013-01-03]来源：CSDN 作者：Todd Hoff[字体：大 中 小] http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=11857&cid=17 关于Pr
长征6号 7年前 947

[译] 我经常听到的 GraphQL 到底是什么？

本文讲的是[译] 我经常听到的 GraphQL 到底是什么？， 原文地址：So what’s this GraphQL thing I keep hearing about? 原文作者：Sacha Greif 译文出自：掘金翻译计划 译者：lsvih 校对者：
玄学酱 6年前 2572

聊天机器人的发展状况与分类

目前机器学习，尤其是深度学习，已经成功的解决了图像识别的问题。从IMAGENET大赛的近几年成绩看，识别类问题准确度已经接近100%。 与此同时，机器学习在解决“语音到文字”(Speech to Text)以及“文字到语音”(Text to Speech)方面
云栖大讲堂 7年前 1608

Game Center，移动游戏社交平台的勘探报告

缘起 亲爱的朋友， 当你读到这封信的时候，我们已经在路上了。南加州发现了金矿，先到那里的人会赢得鲜花、掌声，以及足以笑傲未来十年的资本。是的，我们站在移动互联网的破晓之时，这与淘金时代是多么的相似，每个人都狂热地进入这个领域，宣称自己拥有最先进的设备，足以找到
吞吞吐吐的 7年前 1601

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