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隐马尔科夫模型（HMM）依然是读者访问“我爱自然语言处理”的一个热门相关关键词，我曾在《HMM学习**范例与崔晓源的博客》中介绍过国外的一个不错的HMM学习教程，并且国内崔晓源师兄有一个相应的翻译版本，不过这个版本比较简化和粗略，有些地方只是概况性的翻译了一下，省去了一些内容，所以从今天开始计划在52nlp上系统的重新翻译这个学习教程，希望对大家有点用。属于隐马尔科夫模型分类，被贴了 hmm、HMM学习、崔晓源、自然语言处理、隐马尔科夫模型 标签。作者是52nlp
Philipp Koehn大神的神经网络机器翻译学习资料：NMT Book 上午有同学在AINLP交流群里询问机器翻译书籍，看到后第一想到的就是Philipp Koehn大神，我读书的时候他活跃在统计机器翻译的一线，特别是他领导开源的Moses机器翻译工具，成了统计机器翻译时代的标配；现在他活跃在神经网络机器翻译的一线，这种一线，不仅仅指paper，还有代码，关注他的github，你会发现他还在为开源的神经网络机器翻译工具贡献代码。 或者可以在他维护的一个机器翻译课程相关页面上下载，这个主页上有很多已经开过的和再开的机器翻译课程信息： 最后，如果你觉得麻烦，欢迎关注AINLP公众号，后台回复 nmt 下载： 属于机器翻译、自然语言处理分类，被贴了 Moses、NMT、NMT Book、NMT书、Philipp Koehn、SMT、SMT Book、SMT书籍、机器翻译、机器翻译书籍、机器翻译学习、机器翻译课程、机器翻译资料、神经机器翻译、神经网络机器翻译、神经网络机器翻译书籍、统计机器翻译、统计机器翻译书籍 标签。作者是52nlp
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自然语言处理对于IBM超级计算机沃森（Watson）意味着什么？ 这几天估计很多人都在关注IBM超级计算机沃森（Watson）在美国最受欢迎的智力竞猜电视节目《危险边缘》中的表现，而在经历了三天的比赛后，沃森终于击败了该节目历史上两位最成功的选手肯-詹宁斯和布拉德-鲁特，成为《危险边缘》节目新的王者：IBM超级计算机在智力问答比赛中击败人类。与这场“人机大战”相关的信息中，几乎都会提及“自然语言处理”，毕竟沃森首先需要突破的就是能“理解人类的语言”，这当然是“自然语言处理”的份内之事。而在我看来，IBM沃森看起来更像一个超级的“自动问答”系统，当然，沃森背后凝聚的岂止是“自动问答”，它是一个包含了海量数据处理，机器学习，信息提取，文本分析，知识推理，自动问答等众多技术的的超级“人工智能”结合体
本文节选自黄昌宁老师和赵海博士在07年第3期《中文信息学报》上发表的《中文分词十年回顾》，旨在介绍目前比较流行的基于字标注的中文分词方法。属于中文分词、转载分类，被贴了 中文信息处理、中文分词、字标注、最大熵模型、条件随机场、赵海、黄昌宁 标签。作者是52nlp
1、一切从维基百科开始，大致了解一个全貌： 2、拿起纸和笔，再加上ipython or 计算器，通过一个例子直观感受反向传播算法： 4、有了上述直观的反向传播算法体验，可以从1986年这篇经典的论文入手了：Learning representations by back-propagating errors 6、或者可以通过油管看一下这个神经网络教程的前几节关于反向传播算法的视频: Neural Network Tutorial 属于机器学习、深度学习分类，被贴了 Backpropagation、BP神经网络、python、反向传播算法、反向传播算法Python代码、反向传播算法代码、反向传播算法入门、反向传播算法入门资源、反向传播算法论文、反向传播算法资源、深度学习、神经网络、神经网络反向传播、神经网络教程，深度学习书籍、自动微分、自动微分反向模式 标签。作者是52nlp。