自然语言处理在2017年有哪些值得期待的发展?丨数据工匠简报(May. 22)

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2016 年是深度学习的大潮冲击 NLP 的一年,果实丰硕。从底层的 pos tagging, word segmentation, NER,到高级的任务比如 semantic analysis, machine translation, machine reading comprehension, QA system, natural language generation。都是全面开花,Deep learning for NLP 的架构越来越成熟。那么在 2017 年,我们又有什么样的期待呢?

由 Editor 于 2017 年 05 月 22 日 发布在 数据科学 栏目
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数据科学家入侵:2016年超越技术员的火热职业

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Pooja Ramesh 两年前辞去了她在Intel公司的工程师工作,随后结婚并搬到了Denver,在这之后她花了一些时间去寻找一份新的工作。事实上,她在去年秋天花十二个星期进行了数据科学家的职业培训,而这份职业现在已经成为 2016 年最热门的职业之一。

由 Editor 于 2017 年 05 月 18 日 发布在 数据科学 栏目
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