归档: 2017/4

2017
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Papers

Linguistically Regularized LSTMs for Sentiment Classification

Abstract本文主要目的是为了产生linguistically coherent representations，其中使用了sentiment lexicons, negation words, 和intensity words。 Introduction让计算机能够理解情感一直是AI的核心任务，有许多方法来实现，比如lexicon-based classification以及早期的machi

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Adaptive Joint Learning of Compositional and Non-Compositional Phrase Embeddings

Introduction这篇论文主要是要解决英文短语的词向量表示问题，英语的词向量可以分成两种，一种是compositional，另一种是non-compositional。前者的短语语义就是组成单词的叠加，而后者则会产生完全不同的意思。本文引入了一个score function来度量一个短语的compositional的程度。 完全依赖non-compositional embedding会产生

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Dont Count Predict An Automatic Approach to Learning Sentiment Lexicons for Short Text

Abstract这是一片发表在ACL2016上的短文，看名字就知道是关于如何自动化构建情感词表的文章。使用了一个神经网络的方法，并且不使用任何人工标注的资源。这个方法的灵感来自于NRC方法，NRC方法在SemEval13中利用了大量推特中的emoticons来获得了最好的结果，这个文章中的方法使用了词和推特情感的互信息来定义词的情感属性。 Introduction在所有的自动化方法中，Mohamm

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MXNet入门

The basic创建矩阵123import mxnet as mxa=mx.nd.array([1,2,3])b=mx.nd.array([1,2,3],[2,3,4]) 或者也可以通过numpy.ndarray来创建123456import numpy as npimport mathc = np.arange(15).reshape(3,5)# create a 2-dimensional

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Howto

tensorflow Core Dump原因和解决方法

在ubuntu 14.04中安装tensorflow后出现类似core dump，很有可能是因为通过pip安装的numpy同ubuntu 14.04有冲突,而如果是在ubuntu 16.04下安装的话则没有问题。解决方法可以是删除掉numpy，然后通过源码编译安装。下面给出一种相当于源码编译安装的方法 pip install --no-binary=:all: numpy 解决方案来自https:

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Howto

latex使用教程

空心数学符号$w^{(i)} \in \mathbb{R}^n$1w^{(i)} \in \mathbb{R}^n 取消表格浮动latex会根据文字排版来调整图片或者表格的位置，但是有些作业的排版需要取消这个功能。可以使用 123\usepackage{float}\begin{table}[H]\end{t