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NeuralNLP是腾讯广告（Tencent Marketing Solution，TMS）（https://e.qq.com/）数据算法团队搭建的一个基于PyTorch的深度学习NLP公共实验平台，主要涵盖文本分类、序列标注、语义匹配、BERT微调和文本生成等，目前已经广泛应用于腾讯广告业务文本相

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本文原作者：梁源，经授权后发布。 ​ 机器阅读理解和问答是自然语言处理领域的一个火热主题。该任务旨在让机器像人类一样阅读理解。前面两篇文章对BERT的官方源码以及在序列标注上的应用进行了介绍，本篇文章将介绍如何利用BERT来解决阅读理解与问答问题。 1. 阅读理解与问答简介 机器阅读理解与问答主要涉

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导语: 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。自2014年GAN网络提出以来，其在Computer Vision（计算机视觉）领域获得了广泛的关注，但GAN网络在其他领域的应用相对较

前言 明镜所以照形，古事所以知今。无论做哪个行业属于哪个领域，我们回顾历史，总是可以发现一些规律，一些似曾相识。回顾历史，我们可以总结历史经验、把握历史规律，增强开拓前进的勇气和力量。 ​ AI发展的三大浪潮 事物发展总是有周期的，大到一个国家/朝代的发展变更，小到一个月总有那么三十几天不想上班。A

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「 42. 」 这是科幻小说《银河系漫游指南》中智能计算机「Deep Thought（深思）」经过750万年运算，找到的「关于生命，宇宙及一切问题的终极答案」。 为什么是42？「深思」把这个问题交给了一台更高智能的电脑——地球来回答，目前仍无解。 受这个终极答案的启发，我们提出了**「AI与机器人的

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本文原作者：赖博先，经授权后发布。 背景 随着我们底层特征库中特征数目的不断增长，如何组合特征，如何针对不同场景选择适合的特征，如何评估特征优劣？这些问题已经日益凸显，所以这次想梳理现有的特征工程方法，并将通用的模块抽象成工具，封装到神盾离线计算平台。 特征构造 对于一个推荐场景，特征构造主要是根据

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