机器学习日报 2015-02-01

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机器学习公开课的资料汇总

@52nlp

关键词：经验总结, 资源, 博客, 课程

这是我们发布在课程图谱博客上的一个机器学习公开课的资料汇总，做了一点更新发布到这里，供感兴趣的同学参考 [1]

[1] http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODkzMzMwMQ==&mid=203014228&idx=1&sn=3c04984f25429033cf279f0627797f2b#rd

　

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邹博在线讲EM、GMM

@研究者July

关键词：算法, 资源, GMM, 幻灯片, 课程, 邹博

Machine Learning在线公开课第 4 期：邹博在线讲EM、GMM结束，被称赞为：“最清楚的一次GMM”，“老师讲的太好，太多人想听”等等。PPT下载地址请见： [1] ，更多3月在线精品课程见。欢迎转发分享，thanks。

[1] http://ask.julyedu.com/question/64

　

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利用张量实现词汇间的语义组合操作

@刘知远THU

关键词：会议活动, 资源, 自然语言处理, AAAI, PDF, 会议, 教育网站, 神经网络, 赵宇

语义组合是人类语言的重要特性之一，例如短语“神经网络”的语义可由其中的词汇“神经”和“网络”的语义组合而成。我组博士生赵宇同学利用张量实现词汇间的语义组合操作，可以自动根据词汇表示构建低频短语或新产生短语的表示。相关论文： [1]

[1] http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/publications/aaai2015_tim.pdf

　

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topical word embeddings 利用LDA为词汇提供的补充信息

@刘知远THU

关键词：会议活动, 算法, 资源, 自然语言处理, AAAI, PDF, 代码, 会议, 教育网站, 刘扬, 主题模型

隐含主题模型LDA的学习过程可为文档每个词分配隐含主题，我组本科生刘扬同学利用LDA为词汇提供的补充信息，提出topical word embeddings，在词汇相似度计算和文本分类上得到一些有趣的结果。论文： [1] 代码： [2] 以及paragraph vector代码： [3]

[1] http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/publications/aaai2015_twe.pdf

[2] https://github.com/largelymfs/topical_word_embeddings

[3] https://github.com/largelymfs/paragraph2vec

　

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关系提取开源实现 relation_extraction

@刘知远THU

关键词：会议活动, 知识工程, 资源, AAAI, PDF, 代码, 会议, 教育网站, 林衍凯, 知识库, 知识提取

TransE通过h + r = t的目标学习知识图谱表示，效果引人关注。最近我组林衍凯同学针对TransE对1-N、N-1类型关系效果不佳的问题，提出TransR将实体映射到不同关系空间中构建优化目标，效果最高比TransE提升近20%。论文 [1] ，实现TransE、TransH和TransR全部开源： [2]

[1] http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/publications/aaai2015_transr.pdf

[2] https://github.com/mrlyk423/relation_extraction