DeeCamp 2019

2019年的 DeeCamp 夏令营就结束了,没想到四周时间过得这么快。

一言以蔽之,DeeCamp 值得参与。DeeCamp 虽然请了很多重量级嘉宾来讲课,比如周志华、张潼等等等等。但我却认为,DeeCamp真正值得我们参与的,却是实践环节。大佬们的讲课的确很难得,但是他们所讲内容也大多是自己现在正在研究的问题,一周的理论课其实并不能构成一个体系,反而像是一场 machine learning 的学术会议。不过,在相关方向有兴趣的同学能有面对面和大佬沟通的机会,也非常难得。为什么我要说,实践环节比大佬授课更值得呢?首先,实践环节是企业带领,虽然企业不会给很多技术帮扶,但是能提供(一部分)数据。无论是机器学习的哪个领域,数据都是最重要的。这些数据,支撑了整个项目。(不过我们项目没有数据支持...)

数据是其一,其二则是团队。DeeCamp每个组都有背景各异的同学们。比如上海场手术室调度那一组,就有计算机、数学、医学背景的同学。这种跨专业的协作是产业界的常态,但我们在学校里却很难有这样的机会。

所以非常推荐大家去DeeCamp玩玩~

我们组的任务是AI改作文,看到标题,大家肯定和我一样以为是用户提交一篇作文,我们给出作文的评价。然鹅,并不是!!!

在英语学习中,很多中国学生习惯使用单一的表达方法和词汇。针对这类问题,paraphrase(句子改写)练习可以训练学生通过使用不同的句式、替换词汇、表达方式等来拓展表达方法,同时有意识的积累语言素材,提高英语表达能力。在线下教学中,教师可以准确评估学生的句子改写水平并给予有针对性的反馈和建议。在线上教学中,如果AI拥有了类似的能力,可以大幅提高批改效率,减轻教师负担,同时为学生提供更多的练习机会。然而,由于语言本身的复杂性,如何让AI在评估两个句子的语义是否相近的同时,又能评估这两个句子在句子结构、表达方式和词汇选择等方面的差异,是目前面临的一大挑战。在本课题中,我们希望聚焦在英语句子改写场景中,综合使用神经网络和其他深度学习方法从语义、语法、词汇、句型等不同维度来分析学生的改写练习,判断其和原句在语义和表达等方面的相似度,给出接近真人老师的评分和反馈。

原来这里的改是指改写,作文也被替换成了语句...

实践环节其实挺多事情的,最后要做成一个真实可用的互联网产品。队友们都超nice,并且也挺肝的...

希望我们还能再见面吧!

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巧妙刷青年大学习 计算机系统中的代数结构(浮点型)

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