第250章 论文开写

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看着两书评论圈里的热闹,以及日涨一千的点击,心情却是不由地好了起来。

时间还早,习惯夜猫子的他,正是兴奋的时刻呢,不会这么早就去休息的。

该干些什么呢?当然是开始动工手写人工智能的论文啦!

其实嘛,英文论文那是现成的,关于负采样训练词向量的,一篇是给出方法,一篇是证明出来,莫浩波需要做的,就是把它们融合起来。

方法也很简单,就是在前世谷歌论文的基础上,加个证明就好了。

当然,身为中国人,怎么可能不会写点中文的东西呢?

现在,重要的问题就是需要做实验,就是训练数据啦。

那些公开的数据已经从网上下载下来了的,就差工具和应用了。

1年的这个时候,成熟点的python版本当然是python.7啦,至于经典的python.5还没有影子呢。

不需要使用那些复杂的架构,只需要简单的神经网络就可以实现,使用numpy库就可以了,而这,也恰恰是莫浩波发表这篇paper的原因。

很快就投入令人向往的自然语言处理(NLP工作),效率是相当快的。

参数和代码都是现成的,不就是改个文件地址训练么,数据量也不大,也就500M的数据罢了。大的话,他的电脑也跑不起来。

negtive-sample的cbo大都比cbo效果好,negtive-sample的skip-gram大都比skip-gram效果好。skip-gram大多数情况,也比cbo效果好。

训练好的词向量各种分类啊,实体提取啊之类的比较,得出对negtive-sample方法有利的证据。

然后就是各种数据的记录,曲线的绘制了,突出negtive-sample方法的速度性、高效性和准确率。

科学实验嘛,工程嘛,重要的就是数据啦,这里容不得任何的作假,那是相当严格的,可不是文科那样的写写报告无病而呻那样的可比拟的。

当然科研类实验嘛,那又是相当简单的,只要你给出的方法,你给出的数据,能够比当前的准确率高,即便没有什么道理,给不出什么理论,那也绝对是真理啊。

科研嘛,最重要的当然是数据啦,数据是不会说谎的。

就这样投入进去,时间过得很快,一下子就到深夜11点了,莫浩波终于记录下了他所需要的各种数据。

接下来用这些数据,把原本论文的数据替换掉,很快,一篇关于自然语言词向量的论文,就大功告成了。

借助英文-中文翻译,稍微改改其中语句不通顺的地方,中文论文也写好了。

毕竟两三千字的论文,小菜一碟嘛,莫浩波轻松搞定。

果断加上作者名,第一作者,当然是我们的莫浩波啦。第二作者,莫浩波果断地加上了思思的名字。

他已经下定决心,一定要睡服思思,要和他一起选择这个“计算机科学与技术”的专业了。毕竟,生物工程什么的专业,听起来整个人都不好了,不能让她再次中奖了。

弄完这些,便第二天早上5点了,顶着黑乎乎的眼圈,他沉沉地躺下了,就是早上日常的八点半闹钟,也激不起他的丝丝涟漪,果然变死猪了……(未完待续)

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