[25008] 2016-05-18_深度解读谷歌SyntaxNet:全新TensorFlow自然语言处理模型

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最后更新:2025-01-18
2016-05-18_深度解读谷歌SyntaxNet:全新TensorFlow自然语言处理模型   S y n t a x N e t   T e n s o r F l o w   A I   L i n u x   2 0 1 6 - 0 5 - 1 8 h t t p s : / / s p a c y . i o / b l o g / s y n t a x n e t - i n - c o n t e x t     M a t t h e w   H o n n i b a l   h t t p : / / w w w . l e i p h o n e . c o m / n e w s / 2 0 1 6 0 5 / k 1 j Q 4 w U k D 1 I r K 2 o D . h t m l     A I s p a C y [ 1 ] s p a C y M a t t h e w   H o n n i b a l s p a C y C T O H o n n i b a l P H D 2 0 1 4 s p a C y H o b b i b a l T e n s o r f l o w S y n t a x N e t S y n t a x N e t s p a C y S y n t a x N e t 便 S y n t a x N e t
便 S y n t a x N e t S t a n f o r d   C o r e N L P 使 使 使 s p a C y S y n t a x N e t S y n t a x N e t S y n t a x N e t C o r e N L P S y n t a x N e t 使 S y n t a x N e t 使   L S T M S y n t a x N e t S y n t a x N e t S y n t a x N e t   T h e y   a t e   t h e   p i z z a   w i t h   a n c h o v i e s                                                                                           [ 2 ] s p a C y [ 3 ] w i t h p i z z a [ 4 ] s p a C y [ 5 ] w i t h e a t  
[ 6 ] s p a C y [ 7 ] d i s p l a C y   d e m o 便 w o r d 2 v e c R e d d i t 使 w o r d 2 v e c S y n t a x N e t P a r s e y   M c P a r s e f a c e S y n t a x N e t P a r s e y   M c P a r s e f a c e 使 S y n t a x N e t s p a C y s p a C y 便 C P U 线 P a r s e y   M c P a r s e f a c e 6 0 0 9 4 % s p a C y 1 . 5 9 2 . 4 % 8 0 % P a r s e y   M c P a r s e f a c e P a r s e y   M c P a r s e f a c e 2 0 0 4   J o a k i m   N i v r e 使 使
怀 P a r s e y   M c P a r s e f a c e s p a C y s p a C y 使 T w i t t e r h t t p s : / / s p a c y . i o / b l o g / s y n t a x n e t - i n - c o n t e x t     M a t t h e w   H o n n i b a l   h t t p : / / w w w . l e i p h o n e . c o m / n e w s / 2 0 1 6 0 5 / k 1 j Q 4 w U k D 1 I r K 2 o D . h t m l     A I [ 1 ] :   h t t p s : / / s p a c y . i o / b l o g / s y n t a x n e t - i n - c o n t e x t [ 2 ] :   h t t p : / / 7 t e 8 b u . c o m 1 . z 0 . g l b . c l o u d d n . c o m / u p l o a d s / n e w / a r t i c l e / 7 4 0 _ 7 4 0 / 2 0 1 6 0 5 / 5 7 3 a 7 9 3 b 8 5 5 2 7 . p n g [ 3 ] :   h t t p s : / / s p a c y . i o / b l o g / s y n t a x n e t - i n - c o n t e x t [ 4 ] :   h t t p : / / 7 t e 8 b u . c o m 1 . z 0 . g l b . c l o u d d n . c o m / u p l o a d s / n e w / a r t i c l e / 7 4 0 _ 7 4 0 / 2 0 1 6 0 5 / 5 7 3 a 7 9 3 a 7 f d c 4 . j p g [ 5 ] :   h t t p s : / / s p a c y . i o / b l o g / s y n t a x n e t - i n - c o n t e x t [ 6 ] :   h t t p : / / 7 t e 8 b u . c o m 1 . z 0 . g l b . c l o u d d n . c o m / u p l o a d s / n e w / a r t i c l e / 7 4 0 _ 7 4 0 / 2 0 1 6 0 5 / 5 7 3 a 7 9 3 b 0 7 9 7 a . j p g [ 7 ] :   h t t p s : / / s p a c y . i o / b l o g / s y n t a x n e t - i n - c o n t e x t   I D  
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