“实验室探究课-智能问答与智能系统”版本间的差异
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#倒排列表用来存放文档编号，单词频率和文档位置等，来配合单词编号，文档频率和文档位置进行查找。 | #倒排列表用来存放文档编号，单词频率和文档位置等，来配合单词编号，文档频率和文档位置进行查找。 | ||
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智能助手(Intelligent Personal Assistants, IPAs) | 智能助手(Intelligent Personal Assistants, IPAs) | ||
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苹果Siri，微软Cortana，谷歌Now，亚马逊Echo。 | 苹果Siri，微软Cortana，谷歌Now，亚马逊Echo。 | ||
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危险边缘(Jeopardy)是一个真人竞争答题的电视节目，危险边缘设置3个竞赛选手互相对抗，通过丰富的自然语言回答主题涉及广泛的各种问题。 | 危险边缘(Jeopardy)是一个真人竞争答题的电视节目，危险边缘设置3个竞赛选手互相对抗，通过丰富的自然语言回答主题涉及广泛的各种问题。 | ||
回答问题必须具有置信度、准确度以及回答速度，基本上3秒之内完成答题。 | 回答问题必须具有置信度、准确度以及回答速度，基本上3秒之内完成答题。 | ||
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2011年沃森参与危险边缘(Jeopardy)，并战胜对手，获得奖金。Watson是继1997年5月深蓝战胜人类世界冠军卡斯帕罗夫，人机竞赛的一个新里程碑。 | 2011年沃森参与危险边缘(Jeopardy)，并战胜对手，获得奖金。Watson是继1997年5月深蓝战胜人类世界冠军卡斯帕罗夫，人机竞赛的一个新里程碑。 | ||
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Ferrucci, David A. "Introduction to “this is Watson”." IBM Journal of Research and Development 56, no. 3.4 (2012): 1-1. | Ferrucci, David A. "Introduction to “this is Watson”." IBM Journal of Research and Development 56, no. 3.4 (2012): 1-1. | ||
| − | ===DeepQA=== | + | ====DeepQA==== |
Ferrucci, David A. et al. "Building Watson: An overview of the DeepQA project." AI magazine 31, no. 3 (2010): 59-79. | Ferrucci, David A. et al. "Building Watson: An overview of the DeepQA project." AI magazine 31, no. 3 (2010): 59-79. | ||
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#介绍“这就是Watson” | #介绍“这就是Watson” | ||
2016年10月22日 (六) 04:03的版本
版权申明
CC BY-NC-SA
课程介绍
45单元-智能问答与智能系统
教学团队
saturnLab介绍
课程内容
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云计算与数据中心
李兆基科技大楼三层B342房间
大数据平台
大数据存储
MapReduce处理
大数据解析
搜索引擎
搜索引擎的工作原理
- 爬取网页
- 建立索引
- 排序
- 搜索词处理
搜索引擎的系统
- 爬虫系统-Crawler
- 索引系统-Indexer
- 排序系统-Sorting
- 用户接口-UI
索引系统
索引（Index）是加快查找的数据结构(data structure)
- 倒排索引(Inverted Index)是搜索引擎使用的数据结构
- 倒排索引将关键字(keyword)映射到文档(document)
- 倒排索引多采用倒排列表（posting list）的数据结构
- 倒排列表用来存放文档编号，单词频率和文档位置等，来配合单词编号，文档频率和文档位置进行查找。
智能助手IPA
智能助手(Intelligent Personal Assistants, IPAs)
智能问答
苹果Siri，微软Cortana，谷歌Now，亚马逊Echo。
IBM沃森
危险边缘(Jeopardy)
危险边缘(Jeopardy)是一个真人竞争答题的电视节目，危险边缘设置3个竞赛选手互相对抗，通过丰富的自然语言回答主题涉及广泛的各种问题。
回答问题必须具有置信度、准确度以及回答速度，基本上3秒之内完成答题。
IBM Watson
2011年沃森参与危险边缘(Jeopardy)，并战胜对手，获得奖金。Watson是继1997年5月深蓝战胜人类世界冠军卡斯帕罗夫，人机竞赛的一个新里程碑。
如果沃森想要战胜人类选手，需要以自然语言给出问题的70%的答案，正确率需要高于80%，且三秒内完成每道题的回答。 这就需要沃森具备实时性以及自动性。
Ferrucci, David A. "Introduction to “this is Watson”." IBM Journal of Research and Development 56, no. 3.4 (2012): 1-1.
DeepQA
Ferrucci, David A. et al. "Building Watson: An overview of the DeepQA project." AI magazine 31, no. 3 (2010): 59-79.
这就是沃森
- 介绍“这就是Watson”
- 问题分析：Watson怎样读取一个线索
- Watson中的深度语法分析
- 文本资源的获取与工程
- 文档中自动的知识提取
- 大海捞针：搜索和候选答案生成
- 使用类型强制来分类候选答案
- 文本类证据获取与分析
- 深度问答中的关系提取与打分
- 深度问答中的结构化数据与推断
- 特殊问题和技术
- 识别隐含的关系
- 深度问答中基于事实的问题分解
- 深度问答中答案的合并和评级框架
- 让Watson更快
- Watson游戏策略中的仿真，学习和优化技术
- 比赛中：Watson和危险边缘的交互
知识库
数据库
三元数据库 Virtuoso Universal Server
开放知识库
Farzaneh Mahdisoltani, Joanna Biega, Fabian M. Suchanek, YAGO3: A Knowledge Base from Multilingual Wikipedias, Conference on Innovative Data Systems Research (CIDR 2015).
深度学习
LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." Nature 521(7553), pp:436-444, 2015.
Jeff Dean, Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems, WSDM 2016.
机器感知
语音识别 voice recognition
计算机视觉 computer vision
自然语言理解 natural language processing
图片搜索
腾讯优图团队
人脸识别
旷视科技Face++，偏重于人脸识别与计算机视觉 Face++
语音识别
出门问问Mobvoi,偏重自然语言处理与语音识别 MobVoi
致谢
本课程获得微软Azure云计算与机器学习捐赠支持。
感谢微软公司 杨滔经理，章艳经理，刘士君工程师，闫伟工程师。
