每句话

大家好，我是第二语言的王达文。转眼间，我已经中文毕业了，现在我想与大家分享一下我学习中文的体会和经历。 在学习中文的过程中，令我最吃力的便是口语了

在 HomePod 发布之后，不少外媒都已经对它进行了详细测试，基本上所有媒体都认为 HomePod 的音质表现很优秀，但 Siri 不够聪明。那么如果对 HomePod 和谷歌、亚马逊等品牌的智能音箱进行一个智能化横评测试，结果会是如何呢？今天我们有答案了。 不过 HomePod 的 Siri 对于语音命令的读取还是很高效的，782 个语音命令中，Siri 有 99.4%的都理解正确了

房子也能测智商。从下面四个房子中，选择一个最让你感到害怕的房子，测试看看你的智商究竟有多高。A：你在现实生活中给人一种平庸平凡的感觉，然而却是内心暗藏大智慧的智者

这篇文章将简单介绍seq2seq模型+attention机制，以及在这个模型下，字符级逐字的输入和输出任务产生的句向量的特性。 许久未更博了，在前段时间测试了用seq2seq做ner任务，可以参考之前的文章《RNN的Seq2Seq模型做命名实体识别》 ，之后通过NER做NLU，再加上RL尝试多轮对话，结果达到了期望，但是还有很多工作需要去做，多轮语料采集、句子相似度、句向量，在多轮对话中，我没有尝试将每句话进行分类，我认为句子本身表意就非常清晰，标注反而画蛇添足，特别是上下文中的句子，其意思根据上下文而变化。那么对话中去匹配距离最近的句子，并且人为的反馈，可能是一个多轮对话的主要方式