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haoawesome
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机器学习日报 2015-02-01

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  •   haoawesome · 2015-02-02 11:02:58 +08:00 · 1563 次点击
    这是一个创建于 3583 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    @好东西传送门 出品, 过刊见 http://ml.memect.com

    订阅:给 [email protected] 发封空信, 标题: 订阅机器学习日报

    可点击加长版62条 http://ml.memect.com/archive/2015-02-01/long.html


    机器学习公开课的资料汇总

    @52nlp

    关键词:经验总结, 资源, 博客, 课程

    这是我们发布在课程图谱博客上的一个机器学习公开课的资料汇总,做了一点更新发布到这里,供感兴趣的同学参考 [1]

    [1] http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODkzMzMwMQ==&mid=203014228&idx=1&sn=3c04984f25429033cf279f0627797f2b#rd

     


    邹博在线讲EM、GMM

    @研究者July

    关键词:算法, 资源, GMM, 幻灯片, 课程, 邹博

    Machine Learning在线公开课第 4 期:邹博在线讲EM、GMM结束,被称赞为:“最清楚的一次GMM”,“老师讲的太好,太多人想听”等等。PPT下载地址请见: [1] ,更多3月在线精品课程见。欢迎转发分享,thanks。

    [1] http://ask.julyedu.com/question/64

    邹博在线讲EM、GMM

     


    利用张量实现词汇间的语义组合操作

    @刘知远THU

    关键词:会议活动, 资源, 自然语言处理, AAAI, PDF, 会议, 教育网站, 神经网络, 赵宇

    语义组合是人类语言的重要特性之一,例如短语“神经网络”的语义可由其中的词汇“神经”和“网络”的语义组合而成。我组博士生赵宇同学利用张量实现词汇间的语义组合操作,可以自动根据词汇表示构建低频短语或新产生短语的表示。相关论文: [1]

    [1] http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/publications/aaai2015_tim.pdf pdf

    利用张量实现词汇间的语义组合操作

     


    topical word embeddings 利用LDA为词汇提供的补充信息

    @刘知远THU

    关键词:会议活动, 算法, 资源, 自然语言处理, AAAI, PDF, 代码, 会议, 教育网站, 刘扬, 主题模型

    隐含主题模型LDA的学习过程可为文档每个词分配隐含主题,我组本科生刘扬同学利用LDA为词汇提供的补充信息,提出topical word embeddings,在词汇相似度计算和文本分类上得到一些有趣的结果。论文: [1] 代码: [2] 以及paragraph vector代码: [3]

    [1] http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/publications/aaai2015_twe.pdf pdf

    [2] https://github.com/largelymfs/topical_word_embeddings

    [3] https://github.com/largelymfs/paragraph2vec

     


    关系提取开源实现 relation_extraction

    @刘知远THU

    关键词:会议活动, 知识工程, 资源, AAAI, PDF, 代码, 会议, 教育网站, 林衍凯, 知识库, 知识提取

    TransE通过h + r = t的目标学习知识图谱表示,效果引人关注。最近我组林衍凯同学针对TransE对1-N、N-1类型关系效果不佳的问题,提出TransR将实体映射到不同关系空间中构建优化目标,效果最高比TransE提升近20%。论文 [1] ,实现TransE、TransH和TransR全部开源: [2]

    [1] http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/publications/aaai2015_transr.pdf pdf

    [2] https://github.com/mrlyk423/relation_extraction

    关系提取开源实现 relation_extraction

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