沉痛悼念钱学森!深切怀恋钱学森!
By 苏剑林 | 2009-11-01 | 20048位读者 | 引用??本文来自“天涯社区”,作者在表达了自己情感的同时,也表达了我的情感。或者说,她表达了每一个中国人的情感!在此向作者致敬
??作为中国航天之父!20世纪中国最伟大的科学家!钱学森不幸于10月31日上午11点与世长辞!享年98岁!
对于现在80,90后的人来说,钱学森也许只是一个科学符号,但对于上世纪五六七十年代出生的人而言,他和陈景润一度成为全体中国人心中的偶像!基本上就和现在年轻人疯狂追捧刘德华一样。所不同的是,他们是以自身的人格魅力和科技才华深深的打动了一代又一代的人!尤其是1955年,钱学森冒着生命危险,抛弃美国优越的社会地位、财富收入和先进的研究实力,毅然回国的壮举,告诉了我们什么才叫真正的“爱国者”!
美国科学家用3000幅照片拼接夜空全景
By 苏剑林 | 2009-11-03 | 17305位读者 | 引用人不能忘本|我的数学竞赛题
By 苏剑林 | 2009-11-07 | 39351位读者 | 引用科学空间相册上线,与你分享科学图片
By 苏剑林 | 2009-11-14 | 15854位读者 | 引用首次报名参加天文竞赛,期待中...
By 苏剑林 | 2009-11-15 | 16107位读者 | 引用《当彩色的声音尝起来是甜的》电子版
By 苏剑林 | 2009-11-15 | 26226位读者 | 引用内容来源于:http://www.verycd.com/topics/2777592/
站长注:虽然有电子版,但是还是建议没有购买纸版的读者到书店或者网上购买一本。一是为了支持科学松鼠会和中国科学出版事业,二是拿着一本纸版书细细品味的感觉是读电子书绝对感受不到的。
《当彩色的声音尝起来是甜的》是科学松鼠会出版的第一本书,站长在得到消息后的第一时间,就在卓越上购买了它。这本书由上海三联书店出版。本书不是一本博客集,出自松鼠会网站的文章只占了1/3。全书54篇文章,精选自百位松鼠近三年创作的上千篇文章,从口腔溃疡到国际空间站,从玫瑰花到数学思想实验,内容天马行空,文字灵动活泼,一改传统科普的严肃面孔。
你的CRF层的学习率可能不够大
By 苏剑林 | 2020-02-07 | 101096位读者 | 引用CRF是做序列标注的经典方法,它理论优雅,实际也很有效,如果还不了解CRF的读者欢迎阅读旧作《简明条件随机场CRF介绍(附带纯Keras实现)》。在BERT模型出来之后,也有不少工作探索了BERT+CRF用于序列标注任务的做法。然而,很多实验结果显示(比如论文《BERT Meets Chinese Word Segmentation》)不管是中文分词还是实体识别任务,相比于简单的BERT+Softmax,BERT+CRF似乎并没有带来什么提升,这跟传统的BiLSTM+CRF或CNN+CRF的模型表现并不一样。
这两天给bert4keras增加了用CRF做中文分词的例子(task_sequence_labeling_cws_crf.py),在调试过程中发现了CRF层可能存在学习不充分的问题,进一步做了几个对比实验,结果显示这可能是CRF在BERT中没什么提升的主要原因,遂在此记录一下分析过程,与大家分享。
新词发现的信息熵方法与实现
By 苏剑林 | 2015-10-26 | 108166位读者 | 引用在本博客的前面文章中,已经简单提到过中文文本处理与挖掘的问题了,中文数据挖掘与英语同类问题中最大的差别是,中文没有空格,如果要较好地完成语言任务,首先得分词。目前流行的分词方法都是基于词库的,然而重要的问题就来了:词库哪里来?人工可以把一些常用的词语收集到词库中,然而这却应付不了层出不穷的新词,尤其是网络新词等——而这往往是语言任务的关键地方。因此,中文语言处理很核心的一个任务就是完善新词发现算法。
新词发现说的就是不加入任何先验素材,直接从大规模的语料库中,自动发现可能成词的语言片段。前两天我去小虾的公司膜拜,并且试着加入了他们的一个开发项目中,主要任务就是网络文章处理。因此,补习了一下新词发现的算法知识,参考了Matrix67.com的文章《互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘》,尤其是里边的信息熵思想,并且根据他的思路,用Python写了个简单的脚本。
最近评论