#统一泛化标准是研究NLP的关键#
一篇NLP （自然语言处理）研究综述文章火了。

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来自Meta AI、亚马逊、剑桥大学和纽约大学等的研究人员，针对NLP目前的最关键任务：“泛化”提出了一种分类评价系统，以解决目前圈内缺乏分类及评判体系的问题。

为此，他们对过去400多篇泛化相关论文进行分析与归类，共进行600多个单独实验，通过回顾过去泛化相关的研究，也对未来提出更多展望。

此外，研究者们还自建了一个网站，便于泛化领域研究者们搜寻同行成果。

在说研究成果前，先简述下什么是泛化。

该任务可大致理解为根据过去经验迁移到新任务、问题上的能力，按中学老师的口吻，也就是举一反三的水平。

人们在日常组词造句时其实都有一定的泛化倾向。比如，当你理解了“红”可用于形容苹果，自然就会说“红番茄”、“红草莓”等词，但这对机器却是个难题。

泛化能力还需依靠大量基本常识，否则词汇自由组合难免会出现啼笑皆非的效果。比如“绿色吃小狗”、“量子位大于美女”……

玩笑归玩笑，放NLP领域中，泛化的确一直被视为重点攻坚方向，不少从业者更将该能力视为通往AGI的关键。

但长期以来，对于NLP模型到底应该怎样进行泛化操作，及评估其泛化性能的条件，却鲜有一致的标准和意见，泛化行为一直被简单地用“随机训练-测试分割”来评估。

在本篇文章中，研究者通过回顾过去数十年NLP领域泛化能力的成果，希望用一个系统来定义和讨论泛化问题——

由此，他们提出了一套分类法，设计出五个维度供泛化领域的同行们参考。
1）motivation 动机
（2）generalisation type 泛化类型
（3）shift type 偏移类型
（4）shift source 偏移源
（5）shift locus 偏移轨迹

还统计了哪些类型研究多，哪些类型相对小众，以图呈现.
https://t.cn/A6oWTwra

感觉秋季档日腐危啊。

同人作家&男团偶像那部觉得无聊弃了，《永远的昨日》第一集也蛮无聊，第二集倒还有点儿兴趣，甚至一开始还蛮搞笑的。能不能追下去还需观望，因为它这个设定蛮狗血的，BE味道也很浓。

⚠️剧透警告

开朗阳光的山田浩一主动提出和冷漠寡言的青海满做朋友，两人从沉默的一起吃饭到慢慢亲近。然而某个雨天，浩一因车祸意外去世。

去世的浩一变成了没有心跳的活死人，其它人也都能看见他。为了不让浩一被拉去做医学研究，满努力让他像往常那样生活，同时也担心他会腐烂。

第一集倒叙开场，主要讲浩一和满如何成为朋友。他俩应该是有点儿一见钟情的意思吧，但对视那场戏又让我觉得有内情，尤其浩一看满的眼神怎么那么欲说还休。

浩一简直是满的小狗，想和满做朋友，不说话也行。走路走在满左边，理由是方便保护满，同学要试他有没有心跳也要征得满的同意。他基本就是围着满转，把满当成主人似的。

第二集浩一吐血后爬起来第一句话问卡车没事儿吧真是过分温柔了，掰正被撞歪的脖子，让满帮忙把错位的腿归位，真的忍不住想笑。

这一集也是觉得故事还有点儿中二，伤感的气氛也越来越浓了。浩一变成这副不死不活的样儿，俩人咋谈恋爱啊，这人鬼情未了最后能HE吗？

莫名觉得这部剧很小清新泰腐，可能因为妆造吧，浩一的扮演者也有点儿泰国人的感觉。第二集愣是有十几秒觉得他们在讲泰语，连片头曲听着都像泰语歌。
#日剧##永远的昨日#

【寻狗启示】品种（棕色泰迪，身型比较圆润）
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