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掖垣十寻

作者按本文是如何让机器理解我们的语言系列第二篇。周穆王西巡狩道有献工名偃师王荐之，曰 ‘若与偕来者何人邪 ’对曰 ‘臣之所造能倡者。用词向量 (vector) 来表示，假设总共有 k 个词，这个词是第138个，那么它的表示就是一个. 不过在谈 LDA 之前，我们首先需要了解 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA). 从文档 $d$ 生成词语 $w$ 的过程，就是先从文档生成主题 $z$，再从主题 $z$ 生成词语 $w$ 的过程。假设这篇文档总共有 $N$ 个词， $K$ 个主题，并且词语都是独立的，那么用概率来描述这个生成模型的话. P(w d) = prod {n=1} N sum {k=1} K p(w n z k) p(z k d) $. PLSA 模型较简单，可以用 EM 算法来求解。 Sublime Text 中用 MathJax 写 Markdown 公式. The most important part is to build a test statistic of white with Ljung-Box method.

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作者按本文是如何让机器理解我们的语言系列第二篇。周穆王西巡狩道有献工名偃师王荐之，曰 ‘若与偕来者何人邪 ’对曰 ‘臣之所造能倡者。用词向量 (vector) 来表示，假设总共有 k 个词，这个词是第138个，那么它的表示就是一个. 不过在谈 LDA 之前，我们首先需要了解 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA). 从文档 $d$ 生成词语 $w$ 的过程，就是先从文档生成主题 $z$，再从主题 $z$ 生成词语 $w$ 的过程。假设这篇文档总共有 $N$ 个词， $K$ 个主题，并且词语都是独立的，那么用概率来描述这个生成模型的话. P(w d) = prod {n=1} N sum {k=1} K p(w n z k) p(z k d) $. PLSA 模型较简单，可以用 EM 算法来求解。 Sublime Text 中用 MathJax 写 Markdown 公式. The most important part is to build a test statistic of white with Ljung-Box method.

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1 掖垣十寻

2 如何让机器理解我们的语言二人工智能的映像变迁

3 谈论自然语言处理、机器理解很难绕开人工智能，故有此文

4 囿于作者才疏识浅，文章难免挂一漏万，多有谬误，鞠谢勘正

5 工匠的玩具

6 可能是太过于孤独的缘故，人类很早就开始了对人工智能的想象

7 穆王惊视之，趋步俯仰，信人也

8 第二是能歌善舞

9 巧夫颔其颐，则歌合律捧其手，则舞应节

10 千变万化，惟意所适

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掖垣十寻,如何让机器理解我们的语言二人工智能的映像变迁,谈论自然语言处理、机器理解很难绕开人工智能，故有此文,囿于作者才疏识浅，文章难免挂一漏万，多有谬误，鞠谢勘正,工匠的玩具,可能是太过于孤独的缘故，人类很早就开始了对人工智能的想象,穆王惊视之，趋步俯仰，信人也,第二是能歌善舞,巧夫颔其颐，则歌合律捧其手，则舞应节,千变万化，惟意所适,因而周穆王以为宝人也，与盛姬内御并观之,第三是还能调戏王的女人,技将终，倡者瞬其目而招王之左右侍妾,如何让机器理解我们的语言一语言与计算语言学,这种表示称为

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作者按本文是如何让机器理解我们的语言系列第二篇。周穆王西巡狩道有献工名偃师王荐之，曰 ‘若与偕来者何人邪 ’对曰 ‘臣之所造能倡者。用词向量 (vector) 来表示，假设总共有 k 个词，这个词是第138个，那么它的表示就是一个. 不过在谈 LDA 之前，我们首先需要了解 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA). 从文档 $d$ 生成词语 $w$ 的过程，就是先从文档生成主题 $z$，再从主题 $z$ 生成词语 $w$ 的过程。假设这篇文档总共有 $N$ 个词， $K$ 个主题，并且词语都是独立的，那么用概率来描述这个生成模型的话. P(w d) = prod {n=1} N sum {k=1} K p(w n z k) p(z k d) $. PLSA 模型较简单，可以用 EM 算法来求解。 Sublime Text 中用 MathJax 写 Markdown 公式. The most important part is to build a test statistic of white with Ljung-Box method.

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如何让机器理解我们的语言（二）人工智能的映像变迁 | 掖垣十寻

http://reginald1787.github.io/2015/10/14/nlp-2

作者按本文是如何让机器理解我们的语言系列第二篇。周穆王西巡狩道有献工名偃师王荐之，曰 ‘若与偕来者何人邪 ’对曰 ‘臣之所造能倡者。人工智能这个词的发明者是约翰麦肯锡 Lisp语言之父，但普遍认为，图灵也是现代人工智能的奠基人。而图灵的观点是 Acting humanly ，即人工智能应当是要表现得与人类一样，基于这个原则，图灵提出了著名的图灵测试。 2014年，俄罗斯人的聊天机器人尤金古斯特曼 Eugene Goostman 通过了英国皇家学会的图灵测试，但这个聊天机器人显然不具备任何真正意义上的智能，包括谷歌工程总监雷库兹威尔 Ray Kurzweil ，硅谷风投家马克安德森 Marc Andreessen 等人并不买账，他们认为图灵测试有很多不完备的地方，很多时候测试的只是机器欺骗测试者的能力，而不是真正的智能。并且由于图灵测试的出发点只是 Acting humanly ，它对于机器能不能够形成思考的能力，如何进行思考是不关心的，也无法在测试中体现。让我们再次回到1950年图灵的文章里，他给出了为什么要从 Acting humanly 出发的原因他想绕过机器能思考吗.

2

Blind Separation of Instantaneous Mixtures of Nonstationary Sources | 掖垣十寻

http://reginald1787.github.io/2013/10/27/source-separation

Blind Separation of Instantaneous Mixtures of Nonstationary Sources. In this report, we will mainly investigate two approaches, namely Maximum Likelihood and Block Gaussian Likelihood, to build objective functions for blind separation problems, and later we will discuss their connections with Guassian Mutual Information. If not specified, we assume the following sources are non-stationary Gaussian sources. B(t 1) = B(t) - lambda G(t)B(t). G(t) = Sigma {-2}S(t)S {T}(t)-I. Initial $X(t), B(t), Sigma 2(t)$.

3

理解 word2vec | 掖垣十寻

http://reginald1787.github.io/2015/01/28/word2vec

用词向量 (vector) 来表示，假设总共有 k 个词，这个词是第138个，那么它的表示就是一个. Word2vec 把定义一个词向量转换为两个分类问题，然后用两个 module 来解决它. 给定一个词和以这个词为中心的一个窗口, Skip-gram 预测窗口内这个词周围的词. Continuous bag of words (CBOW):. 反过来, 给定周围的词和这个窗口，CBOW 预测这个中心词. 通过这两个 module, word2vec 就能够获取词向量了。 L = sum {w in C} log p(w Context(w) $. L = sum {w in C} log p(Context(w) w) $. 现在我们的关键就在于 $p(w Context(w) $ 和 $p(Context(w) w)$ 的构造上. 基于 Hierachical Softmax 的 CBOW 模型. CBOW 的目标是在训练集中最大化 $p(w Context(w) $。那么对于每个词来说, 在 Huffman 树上都有一条唯一的路径。其中 $ sigma()$ 是 sigmoid.

4

Bayesian methods in ranking | 掖垣十寻

http://reginald1787.github.io/2013/06/25/bayesian-methods-in-rankings

Bayesian methods in ranking. Many websites use a ranking system to determine the display order of content, especially for Q&A or news websites like Quora. That for a post/question, there might be multiple comments/answers, and the users could use the upvote or downvote buton to gradually change the displaying order. Now the question is: how to decide p appropriately? The Bayesian answer would be to calculate the conjugate prior probability and then update with data. More upvotes would high-rank the answer.

5

如何让机器理解我们的语言（一）语言与计算语言学 | 掖垣十寻

http://reginald1787.github.io/2015/09/04/nlp-1

但是，这样事实描写的方法关心的是既成结构(what)，它只能研究具体的语言事实，但不追究这些语言事实的成因(why)，无法回答为什么句子只能这样说不能那样说，只能这样理解而不能那样理解这类问题。他的三本书句法结构、句法理论的若干问题、深层结构、表层结构和语义解释引发了语言学界的大地震。上述规则表明前者可以改写为后者，如句子可以改写为名词短语动词短语。所以后来马尔科夫去用他的马尔科夫链去解读普希金的长诗叶甫盖尼奥涅金语言符号出现概率的时候，这也并不为奇了。第一篇叫做继电和交换电路的符号分析这是他的硕士论文，哈佛大学的哈沃德加德纳说这可能是本世纪最重要的硕士论文指的就是这篇，第二篇叫做密码学的一个数学理论，第三篇叫做通信的一个数学理论，这三篇文章，篇篇都重新定义和开创了一个学科。迄今两部跟计算语言学有关的电影主角都是她迷失东京 ( lost in translation , 2003) 和她 ( her , 2013)。

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Tech - mx's blog. Sat, 31 Dec 2016. 今年对FP语言特别感兴趣, 上了两门Scala的公开课( here. 在博客中写了一系列的笔记, 课后作业也都认真做完了. 斗胆说这两门语言都算入门了吧. 这里就随便写一下使用这两门语言的感受, 想到哪里写到哪里. FP语言和之前接触的语言确实不大一样, 比如之前我都有种错觉, 学什么语言只要知道循环/条件/基本类型运算怎么写, 就差不多可以上手了. 然后遇到了FP, 发现循环语句其实是不必要的. 记得看到过一篇文章, 类比学FP就好像开了很多种车的老司机突然开始学开宇宙飞船, 肯定各种WTF不适应了. 以前谈到FP我只能联想到一些Python里的FP特性: lambda表达式, 高阶函数之类的, 顶多还想到个闭包. 不过Python里面的FP特性和Scala/OCaml里的比起来还是差了不少: i.e. 现在非常希望Python里可以支持pattern matching. 习惯了就好, 就像java里所有东西都是final的, 要修改什么东西的时候改成新建一个, immutable数据的优点就是并行方便啊. 总结了一下C STL里...

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Music - mx's blog. 寂静之声The Sound of Silence[Simon&Garfunkel]. Tue, 05 Jun 2012. 本来我是计划从老鹰的一首歌开始写的, 昨天甚至计划好了第一首就写Hotel California. BUT SOMEHOW, 决定第一首写它, 寂静之声(SoS). 如果把硬盘里的歌全部删了, 只能留十首歌的话, 我是肯定会留下这一首. 歌名: The Sound of Silence. 不必多说, 这首歌应该知名度很高的吧, 西蒙与加芬科的成名作. Simon&Garfunkel组合凭借电影毕业生的两首配乐被许多人所熟知(另一首是Scarborough Fair). 运筹的力量: 用线性规划解决Google 2014 HashCode问题. 2012 mx · 通过 Pelican.

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OCaml - mx's blog. Sat, 31 Dec 2016. 今年对FP语言特别感兴趣, 上了两门Scala的公开课( here. 在博客中写了一系列的笔记, 课后作业也都认真做完了. 斗胆说这两门语言都算入门了吧. 这里就随便写一下使用这两门语言的感受, 想到哪里写到哪里. FP语言和之前接触的语言确实不大一样, 比如之前我都有种错觉, 学什么语言只要知道循环/条件/基本类型运算怎么写, 就差不多可以上手了. 然后遇到了FP, 发现循环语句其实是不必要的. 记得看到过一篇文章, 类比学FP就好像开了很多种车的老司机突然开始学开宇宙飞船, 肯定各种WTF不适应了. 以前谈到FP我只能联想到一些Python里的FP特性: lambda表达式, 高阶函数之类的, 顶多还想到个闭包. 不过Python里面的FP特性和Scala/OCaml里的比起来还是差了不少: i.e. 现在非常希望Python里可以支持pattern matching. 习惯了就好, 就像java里所有东西都是final的, 要修改什么东西的时候改成新建一个, immutable数据的优点就是并行方便啊. OCaml MOOC...

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Scala - mx's blog. Sat, 31 Dec 2016. 今年对FP语言特别感兴趣, 上了两门Scala的公开课( here. 在博客中写了一系列的笔记, 课后作业也都认真做完了. 斗胆说这两门语言都算入门了吧. 这里就随便写一下使用这两门语言的感受, 想到哪里写到哪里. FP语言和之前接触的语言确实不大一样, 比如之前我都有种错觉, 学什么语言只要知道循环/条件/基本类型运算怎么写, 就差不多可以上手了. 然后遇到了FP, 发现循环语句其实是不必要的. 记得看到过一篇文章, 类比学FP就好像开了很多种车的老司机突然开始学开宇宙飞船, 肯定各种WTF不适应了. 以前谈到FP我只能联想到一些Python里的FP特性: lambda表达式, 高阶函数之类的, 顶多还想到个闭包. 不过Python里面的FP特性和Scala/OCaml里的比起来还是差了不少: i.e. 现在非常希望Python里可以支持pattern matching. 习惯了就好, 就像java里所有东西都是final的, 要修改什么东西的时候改成新建一个, immutable数据的优点就是并行方便啊. Lecture 2&...

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OCaml MOOC] week3: MORE ADVANCED DATA STRUCTURES - mx's blog. OCaml MOOC] week3: MORE ADVANCED DATA STRUCTURES. OCaml MOOC] week3: MORE ADVANCED DATA STRUCTURES. Mon, 21 Nov 2016. Part 4 of Introduction to Functional Programming in OCaml. 4 CASE STUDY: A STORY TELLER. 5 POLYMORPHIC ALGEBRAIC DATATYPES. Guard: pattern matching branch using when. Last week, we only defined. Which are nice to aggregate values but quite limited when you try to structure values. This week: algebraic datatypes. Functions on su...

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归档 - mx's blog. Sat, 31 Dec 2016. Thu, 29 Dec 2016. Sat, 26 Nov 2016. OCaml MOOC] week6: MODULES AND DATA ABSTRACTION. Wed, 23 Nov 2016. OCaml MOOC] week5: EXCEPTIONS, INPUT OUTPUT AND IMPERATIVE CONSTRUCTS. Tue, 22 Nov 2016. OCaml MOOC] week4: HIGHER ORDER FUNCTIONS. Mon, 21 Nov 2016. OCaml MOOC] week3: MORE ADVANCED DATA STRUCTURES. Sat, 12 Nov 2016. OCaml MOOC] week2: BASIC DATA STRUCTURES. Wed, 09 Nov 2016. Scala MOOC II] Lec4 - Timely Effects. Mon, 31 Oct 2016. Sun, 23 Oct 2016. Sat, 22 Oct 2016.

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Misc - mx's blog. Thu, 31 Dec 2015. 三月初结束了在X的最后几门考试, X的课从来都不简单, 但我真的很享受, 尤其是那些数学课. Polytechnique, 从憧憬变成回忆. X的各种经历, 三天三夜也说不完. 然后九月来到ETH, 课程很有意思, project比较多. 第一个学期说实话有点应付, 所以现在要好好复习备考.orz. 在MEC实习了五个月, 这里的工作环境真是宽松. 一宽松我有点担心没有什么进步, 不过后来看这一段时间我的进步还是很大的. 实习期间做的是音乐分类工作, 实践了一些NLP的流程, 试用了不少算法, 以及读了一些paper. 有幸和神童Aranud(X11 major)一起工作, 感叹智商不够, 只能努力来凑. 然后顺利通过了实习的答辩, 算是给X的三年划上了圆满的句号到2017年remise再见了! AL: 三轮电面, 深感ML方面的知识不够扎实, 不过居然过了, 看来他们真的很缺人. GG: 在充分的准备之后经历了两轮电面五轮现场, 拿下dream offer, 感觉很幸运 . Tue, 19 Feb 2013. Wed, 31 O...

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Scala MOOC II] Lec 3: Functions and State - mx's blog. Scala MOOC II] Lec 3: Functions and State. Scala MOOC II] Lec 3: Functions and State. Mon, 31 Oct 2016. Part 3 of Functional Program Design in Scala. Lecture 3.1 - Functions and State. Lecture 3.2 - Identity and Change. Lecture 3.3 - Loops. Lecture 3.4 - Extended Example: Discrete Event Simulation. Lecture 3.5 - Discrete Event Simulation: API and Usage. Lecture 3.6 - Discrete Event Simulation: Implementation and Test. When are 2 (. X and y are. Loop ...

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Notes - mx's blog. OCaml MOOC] week6: MODULES AND DATA ABSTRACTION. Sat, 26 Nov 2016. Part 7 of Introduction to Functional Programming in OCaml. This week: programming-in-the-large using the module system of OCaml. 1 STRUCTURING SOFTWARE WITH MODULES. In large project: mangage high number of definitions abstractions built on top of other abstractions. Layers of abstractions: hide information. Divide program into components. Identifiers organised to avoid naming conflicts. Dot-notation: access module .

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OCaml MOOC] week2: BASIC DATA STRUCTURES - mx's blog. OCaml MOOC] week2: BASIC DATA STRUCTURES. OCaml MOOC] week2: BASIC DATA STRUCTURES. Sat, 12 Nov 2016. Part 3 of Introduction to Functional Programming in OCaml. Primary use of types: document your code. 2 TUPLES: positioned components. Pattern matching: observing components of tuple. Tuples in the machine. Structrual equality VS physical equaliity. 3 RECORDS: naming components. Pitfalls: shadowing a field name. 5 CASE STUDY: A SMALL TYPED DATABASE.

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