Stanford AI Lab Papers at EMNLP/CoNLL 2021
2021 年自然语言处理经验方法会议 (EMNLP 2021) 将于下周与 CoNLL 2021 共同举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有工作成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学正在进行的工作！已接受论文列表校准您的听众！面向务实演讲者的强大沟通培训作者：Rose E. Wang、Julia White、Jesse Mu、Noah D. Goodman联系方式：rewang@stanford.edu链接：论文 |视频关键词：语言生成、语用学、基于交流的训练、校准、不确定性跨域数据集成用于生物医学文本中的命名实体消歧作者：Maya Var
TRADOC LPD to Discuss Readiness through Waypoint 2028
弗吉尼亚州兰利-尤斯蒂斯联合基地 - 具有多域作战能力的部队是陆军战备的核心焦点。美国陆军的训练和条令如何...
LPD: How Gen Z is Shaping the Army’s Future
弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡 - 将使命感与美国年轻人联系起来是陆军的一项重要努力，将在本周四的领导者职业中分享......
How Transformers work in deep learning and NLP: an intuitive introduction
对 Transformers 及其在机器翻译中的使用方式的直观理解。在逐一分析了自注意力和位置编码等所有子组件之后，我们解释了编码器和解码器背后的原理以及 Transformers 为何如此有效
State-of-the-art NLP models from R
如今，微软、谷歌、Facebook 和 OpenAI 正在分享自然语言处理领域的许多先进模型。然而，关于如何使用 R 中的这些模型的资料却很少。在这篇文章中，我们将展示 R 用户如何访问和受益于这些模型。
2020年4月，联合国水与灾害问题高级别专家和领导人小组（HELP）发布了《应对COVID-19大流行下与水有关的灾害的原则草案》，并正在征求建议和意见。美国陆军工程兵团 (USACE) 水资源研究所 (IWR) 通过编辑贡献和技术内容支持了这项工作。
New TADLP website reflects Soldiers growing preference for access on mobile devices
美国陆军大学陆军分布式学习计划 (TADLP) 最近推出了一个新设计的网站 (https://tadlp.tradoc.army.mil/)，以多媒体且易于导航的格式提供更多信息。
Breaking Barriers: 158th FW med techs approved to challenge LPN board
当佛蒙特州空军国民警卫队高级飞行员 Corbin Bailey 以 4N031（空军航空航天医疗服务技术员专业代码）从空军技术学校毕业时，民用医疗领域的就业前景仅限于 EMT 或护理助理角色。
Army Talent Management Task Force conducts LPD with HQDA Staff Officers
陆军人才管理工作组与 HQDA 参谋进行 LPD
Новый робот ALPHRED 2 – симметричная модель с четырьмя конечностями
几年前，加州大学洛杉矶分校的 RoMeLa 实验室推出了一款双足机器人 NABiRoS，它以一种相当不寻常的方式移动 - 侧向移动，而不是直线移动。
各种无线电技术和无线标准可用于提供与物联网设备的连接。预计大量物联网设备（约 80%）将通过轻量级射频频段中基于 LAN 和 PAN 的网关进行连接。
West Point hosts LPD for 704th MI Brigade; aims to change mindset of leaders
马里兰州米德堡——5 月 31 日，第 704 军事情报旅的高级领导参加了由美国军事学院初级军官中心在米德堡邮报剧院主办的领导者专业发展培训。
Future of Natural Language Processing with Deep Learning (NLP/DL)
我最近参加了 Kevin Clarke (CS224n) 的演讲，他在演讲中谈到了 NLP 的未来趋势。我写这篇文章是为了总结和讨论最近的趋势。幻灯片片段来自他的客座演讲。有两个主要主题奠定了深度学习 NLP 的趋势：1. 使用无监督 / 未标记数据进行预训练2. OpenAI GPT-2 突破1. 使用无监督 / 未标记数据进行预训练监督数据昂贵且有限，我们如何使用无监督数据来补充训练和监督微调以做得更好？让我们将其应用于机器翻译的问题，看看它如何有所帮助 - 如果您有 2 个不同语言的文本语料库（转录或维基百科文章），没有跨语言映射。我们可以将其用于预训练，在两个语料库上分别训练编码器和解
为什么重要：标记化是自然语言处理 (NLP) 中的常见任务。它是传统 NLP 方法（如 Count Vectorizer）和基于高级深度学习的架构（如 Transformers）的基本步骤。
DTMS Training and Readiness Dashboards; eMILPO and DTMS Single Point Training Data Entry
1月10日，培训管理理事会（TMD）发布了数字培训管理系统（DTMS）的新培训和准备仪表板。此次升级使旅级及以下用户能够直接访问、查看和管理主要...
The evolution of Natural Language Models (NLM) - Must know NLP Basics
我决定浏览一些 NLP（自然语言处理）领域的突破性论文，并总结我的学习成果。这些论文的日期从 2000 年代初到 2018 年。资料来源 - KDNuggets如果您是 NLP 领域的新手 - 我建议您从阅读这篇文章开始，其中涉及各种 NLP 基础知识。1. 神经概率语言模型2. 向量空间中单词表示的有效估计Word2Vec - Skipgram 模型3. 单词和短语的分布式表示及其组合4. GloVe：用于单词表示的全局向量5. 基于循环神经网络的语言模型6. 循环神经网络语言模型的扩展让我们从#1 开始，神经概率语言模型Bengio 等人。提出一种分布式单词表示法来对抗维数灾难。维数灾难源
