艾伦人工智能研究院开源AllenNLP，基于PyTorch轻松构建NLP模型
艾伦人工智能研究院（AI2）开源AllenNLP，它是一个基于PyTorch的NLP研究库，利用深度学习来进行自然语言理解，通过处理低层次的细节、提供高质量的参考实现，能轻松快速地帮助研究员构建新的语言理解模型。 AllenNLP能让设计和评估新的深度学习模型变得简单，几乎适用于任何NLP问题，通过利用一些基础组件，你可以轻松地在云端或是你自己的笔记本上跑模型。 关于AllenNLP的详细信息.....
中国人工智能学会通讯——构建强健的人工智能:原因及方式 7. 组合模型
7. 组合模型 AI 领域里另一个比较重要的思想是“组合（ensemble）”。每一个模型都可能会有不完整或者不正确的地方，但是将这些模型组合起来，我们可以做的更好。在座的各位可能大多都知道Kaggle 的竞赛，获胜者往往用的是“组合”的方法。 比如，IBM 的Watson 实际上就是一个巨大的“组合”。它拥有超过100 种技能来完成各种任务。此外，必应、百度、谷歌等也用到了很多技能的组合，...
中国人工智能学会通讯——构建强健的人工智能:原因及方式 6. 使用因果模型
6. 使用因果模型 还有一种思路是使用因果模型。因果模型仅仅需要很少的训练数据，而且它们还可以迁移到新的问题领域。 想像一下，采用因果模型，我们甚至可以对太阳和黑洞内部正在发生的事情做很好的预测。虽然不管以前还是现在都没有与之相关数据，但是我们有能够信任的因果模型，可以派上用场。
中国人工智能学会通讯——构建强健的人工智能:原因及方式 5. 使用更大的模型
5. 使用更大的模型 另外一种思路是直接增大模型。如果我们的模型缺少外界世界的信息，那么为什么不把模型做大一点，直接让模型具备更多的世界表征？而这就涉及到之前Hans Uszkoreit（德国人工智能研究中心科技总监、北京人工智能技术中心总监兼首席科学家）所讲的：创建一个大型的知识库，特别是要从网络文档中抓取信息。 当然，这样做也存在一个通病。每当给一个模型增加一个新的组成部分，那么这个模型就.....
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