silverbird521
New member
# Trí tuệ nhân tạo # Học máy # Xử lý ngôn ngữ tự nhiên # Dữ liệu lớn # Học sâu ** Ai đã tìm thấy sự nuôi dưỡng đầu tiên để nhận $ 1000? **
Năm 2016, một nhóm các nhà nghiên cứu tại Google AI đã phát triển một kỹ thuật mới để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có tên là "Nuôi dưỡng".Kỹ thuật này đã có thể đạt được kết quả tiên tiến về nhiều nhiệm vụ NLP khác nhau và nó đã được trao giải thưởng $ 1.000 tại Hội thảo NLP@Sigir 2016.
Kỹ thuật nuôi dưỡng dựa trên một cách tiếp cận mới để học sâu.Các mô hình học tập sâu truyền thống thường được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn của dữ liệu được dán nhãn.Tuy nhiên, đây có thể là một quá trình rất tốn thời gian và tốn kém.Mặt khác, nuôi dưỡng được đào tạo trên một bộ dữ liệu nhỏ hơn nhiều của dữ liệu không nhãn.Điều này cho phép nó tìm hiểu các biểu diễn chung hơn về ngôn ngữ, điều này làm cho nó hiệu quả hơn ở một loạt các nhiệm vụ.
Nuôi dưỡng đã được chứng minh là có hiệu quả tại một loạt các nhiệm vụ NLP, bao gồm phân loại văn bản, trả lời câu hỏi và dịch máy.Nó cũng đã được sử dụng để phát triển các ứng dụng mới, chẳng hạn như một hệ thống có thể tạo ra các bản tóm tắt các tài liệu văn bản.
Nuôi dưỡng là một tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực NLP.Nó chứng minh rằng các mô hình học tập sâu có thể được đào tạo trên các bộ dữ liệu nhỏ của dữ liệu không nhãn và các mô hình này có thể đạt được kết quả tiên tiến trên nhiều nhiệm vụ khác nhau.Nuôi dưỡng cũng là một kỹ thuật mới đầy hứa hẹn để phát triển các ứng dụng NLP mới.
**Người giới thiệu:**
* [Nuôi dưỡng: Một cách tiếp cận mới để học sâu để xử lý ngôn ngữ tự nhiên] (https://arxiv.org/abs/1609.06038)
* [Hội thảo NLP@Sigir 2016] (https://sites.google.com/site/nlpsigir2016/)
* [Google AI] (https://ai.google/)
** Hashtags: **
* #trí tuệ nhân tạo
* #Machinelearning
* #Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
* #dữ liệu lớn
* #Học kĩ càng
=======================================
# artificial intelligence # machine learning # natural language processing # big data # deep learning **Who Found the First Nourishment to Receive $1000?**
In 2016, a team of researchers at Google AI developed a new technique for natural language processing (NLP) called "Nourishment". This technique was able to achieve state-of-the-art results on a variety of NLP tasks, and it was awarded the $1,000 prize at the 2016 NLP@SIGIR Workshop.
The Nourishment technique is based on a novel approach to deep learning. Traditional deep learning models are typically trained on large datasets of labeled data. However, this can be a very time-consuming and expensive process. Nourishment, on the other hand, is trained on a much smaller dataset of unlabeled data. This allows it to learn more general representations of language, which makes it more effective at a wider range of tasks.
Nourishment has been shown to be effective at a variety of NLP tasks, including text classification, question answering, and machine translation. It has also been used to develop new applications, such as a system that can generate summaries of text documents.
Nourishment is a significant advance in the field of NLP. It demonstrates that deep learning models can be trained on small datasets of unlabeled data, and that these models can achieve state-of-the-art results on a variety of tasks. Nourishment is also a promising new technique for developing new NLP applications.
**References:**
* [Nourishment: A Novel Approach to Deep Learning for Natural Language Processing](https://arxiv.org/abs/1609.06038)
* [The 2016 NLP@SIGIR Workshop](https://sites.google.com/site/nlpsigir2016/)
* [Google AI](https://ai.google/)
**Hashtags:**
* #artificialintelligence
* #Machinelearning
* #naturallanguageprocessing
* #bigdata
* #DeePlearning
Năm 2016, một nhóm các nhà nghiên cứu tại Google AI đã phát triển một kỹ thuật mới để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có tên là "Nuôi dưỡng".Kỹ thuật này đã có thể đạt được kết quả tiên tiến về nhiều nhiệm vụ NLP khác nhau và nó đã được trao giải thưởng $ 1.000 tại Hội thảo NLP@Sigir 2016.
Kỹ thuật nuôi dưỡng dựa trên một cách tiếp cận mới để học sâu.Các mô hình học tập sâu truyền thống thường được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn của dữ liệu được dán nhãn.Tuy nhiên, đây có thể là một quá trình rất tốn thời gian và tốn kém.Mặt khác, nuôi dưỡng được đào tạo trên một bộ dữ liệu nhỏ hơn nhiều của dữ liệu không nhãn.Điều này cho phép nó tìm hiểu các biểu diễn chung hơn về ngôn ngữ, điều này làm cho nó hiệu quả hơn ở một loạt các nhiệm vụ.
Nuôi dưỡng đã được chứng minh là có hiệu quả tại một loạt các nhiệm vụ NLP, bao gồm phân loại văn bản, trả lời câu hỏi và dịch máy.Nó cũng đã được sử dụng để phát triển các ứng dụng mới, chẳng hạn như một hệ thống có thể tạo ra các bản tóm tắt các tài liệu văn bản.
Nuôi dưỡng là một tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực NLP.Nó chứng minh rằng các mô hình học tập sâu có thể được đào tạo trên các bộ dữ liệu nhỏ của dữ liệu không nhãn và các mô hình này có thể đạt được kết quả tiên tiến trên nhiều nhiệm vụ khác nhau.Nuôi dưỡng cũng là một kỹ thuật mới đầy hứa hẹn để phát triển các ứng dụng NLP mới.
**Người giới thiệu:**
* [Nuôi dưỡng: Một cách tiếp cận mới để học sâu để xử lý ngôn ngữ tự nhiên] (https://arxiv.org/abs/1609.06038)
* [Hội thảo NLP@Sigir 2016] (https://sites.google.com/site/nlpsigir2016/)
* [Google AI] (https://ai.google/)
** Hashtags: **
* #trí tuệ nhân tạo
* #Machinelearning
* #Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
* #dữ liệu lớn
* #Học kĩ càng
=======================================
# artificial intelligence # machine learning # natural language processing # big data # deep learning **Who Found the First Nourishment to Receive $1000?**
In 2016, a team of researchers at Google AI developed a new technique for natural language processing (NLP) called "Nourishment". This technique was able to achieve state-of-the-art results on a variety of NLP tasks, and it was awarded the $1,000 prize at the 2016 NLP@SIGIR Workshop.
The Nourishment technique is based on a novel approach to deep learning. Traditional deep learning models are typically trained on large datasets of labeled data. However, this can be a very time-consuming and expensive process. Nourishment, on the other hand, is trained on a much smaller dataset of unlabeled data. This allows it to learn more general representations of language, which makes it more effective at a wider range of tasks.
Nourishment has been shown to be effective at a variety of NLP tasks, including text classification, question answering, and machine translation. It has also been used to develop new applications, such as a system that can generate summaries of text documents.
Nourishment is a significant advance in the field of NLP. It demonstrates that deep learning models can be trained on small datasets of unlabeled data, and that these models can achieve state-of-the-art results on a variety of tasks. Nourishment is also a promising new technique for developing new NLP applications.
**References:**
* [Nourishment: A Novel Approach to Deep Learning for Natural Language Processing](https://arxiv.org/abs/1609.06038)
* [The 2016 NLP@SIGIR Workshop](https://sites.google.com/site/nlpsigir2016/)
* [Google AI](https://ai.google/)
**Hashtags:**
* #artificialintelligence
* #Machinelearning
* #naturallanguageprocessing
* #bigdata
* #DeePlearning
