弱監督問題

❶ python gensim.models.word2vec 判斷是否有詞

可能是語料有問題。6.5M太少了，word2vec屬於弱監督，詞向量的預測與上下文關聯很大，所以需要找領域集成度很高的語料來訓練。

❷ 如何看待高學歷的人犯罪

高學歷犯罪者們頻頻進入公眾的視野：

林森浩，復旦大學上海醫學院2010級碩士研究生，在中山醫院見習期間，牽涉復旦大學醫學院研究生黃洋被投毒死亡案。2013年4月，警方初步認定同寢室的林森浩存在重大作案嫌疑，被刑事拘留。2014年2月，上海市第二中級人民法院一審以故意殺人罪判處林森浩死刑。

朱海洋，美國弗吉尼亞理工學院博士生，在同學印象里，朱海洋「是一個正常、陽光的人。2009年因求愛不成把女同學殺害，2010年4月19日被當地法院法官裁定一級謀殺罪名成立，被判處終身監禁不得假釋。

張克強，研究生學歷，廣州華美集團總裁、福布斯中國富豪榜人物，自2006年起，他帶領7個本科生的高智商犯罪團伙，巧妙地將價值44多億的國有資產轉移。雲南省公安廳經1年多的偵查，8名被告人被推上被告席。

肖明輝，一個「想幹事、能幹事」的高學歷年輕幹部，一名海南十大傑出青年等諸多榮譽的獲得者，在工程招投標項目獨攬大權後，難以抵擋金錢誘惑，總造價達5億元的安置房項目最終使他走向腐敗墮落的前沿。

高學歷犯罪者屢屢出現，造成的影響不是普通犯罪者所能比擬的。高學歷者，往往都具備過人的能力、技術、心理素質甚至是智商。很多高學歷者甚至成了電子信息時代高科技犯罪的主要角色。透過種種案例，我們不難看出，「高學歷犯罪」者文化層次高，其犯罪手段復雜多樣，利用掌握的知識鑽法律空子，社會危害性更大。

其次就是，作為高學歷者，在社會上往往都是受人尊敬，被視為榜樣的人物，他們的犯罪行為同樣更加受人關注，而他們的罪惡也會更加動搖社會的正確價值取向。

精英們緣何沾染上罪惡

作為各行業各領域的精英人才，他們本應該是利用所學知識為社會做好事，然而卻走上犯罪道路，值得引起人們的深思：高學歷是否和高素質稱正比？是什麼原因導致這些高學歷的人走上不歸之路？

社會學家王開玉認為，在應試教育的重壓下，「問題學生」日漸增多。當他們走進大學或走向社會後，道德和心理方面的問題便會顯現出來。高追求，愛攀比是高學歷人群比普通人更容易出現的心理問題，不能自我疏導，另找出路，往往就起了犯罪動機。

不可否認我們的社會存在著這些問題：貧富差距懸殊，有些時候「拼爹」甚於拼才，部分民眾存在仇富心理。在部分地方應試教育下培養出來的學生，教育者又疏於對他們的道德和心理教育。在他們寒窗苦讀十幾年後發現自己仍然比不過一些本身就家庭條件優越的人，自然會導致心態失衡，因此就導致了他們鋌而走險，無視法律地去謀求利益。

高學歷犯罪歸根結底是無視法律

歐洲啟蒙運動時期，德國哲學家康德曾經說過，「世界上有兩件東西能震撼人們的心靈：一件是我們心中崇高的道德標准；另一件是我們頭頂上燦爛的星空。」道德與法律的約束是維持國家和社會健康運行的基礎。歐洲之所以從荒蠻到發達，在經濟積累的同時也是遵循著道德與法律的約束。

無論任何人，即使是高學歷者，走上犯罪道路，除了喪失基本道德之外，更重要的是不懂法律、無視法律、不敬畏法律。基層教育中，思想品德、思想政治這些包含法律的課程，由於不是考試科目而被一再壓縮。高等教育中的普法教育完全不受重視，甚至成為了主修科目之餘的「休閑」課程。

高校應真正把這門課落到實處

高學歷本應具備更高的修養，包括法律修養，但是現在的學歷教育主要是知識的教育，很少有人格、法律、修養等方面的教育。加上一些求學者也主要是以學歷做敲門磚，急功近利，所以根本談不上提高修養。這樣教導出來的學生，缺乏法律和道德意識也就不足為奇了。

❸ Distant supervision是什麼意思

遠監督。弱監督也稱為遠監督，數據集的標簽是不可靠的(這里的不可靠可以是標記不正確，多種標記，標記不充分，局部標記等)，針對監督信息不完整或不明確對象的學習問題統稱為弱監督學習。

❹ 「弱監督」下的神經排序模型是怎麼回事

近年來，無監督的深度神經網路在計算機視覺技術、自然語言處理和語音識別任務上都已經取得了很大的進步，而在信息檢索的排序上卻仍在原地踏步，沒有太大的改進。其中的原因可能在於排序問題本身的復雜性，因為在沒有監督信號的情況下，神經網路很難從查詢內容和文檔中獲取信息。因此，我們在這篇文章中提出了使用「弱監督」來訓練神經排序模型。也就是說，所有訓練所需的標簽都是機器自己獲取的，不存在任何人工輸入的標簽。

為此，我們把一個「無監督」排序模型的輸出結果，比如BM25，當做一個「弱監督」模型的信號來使用。接下來，我們會進一步基於「前饋神經網路」對一系列簡單卻十分高效的排序模型進行訓練。我們還會考察它們在不同的訓練場景下的效果，例如：使用不同的輸入表徵（密集/稀疏表徵向量，或者是「嵌入」文字表徵），分別訓練「逐點模型」和「成對模型」。我們能夠從無監督IR模型中輕易地獲得「弱標記數據」，實驗的結果反映，提前對大量的「弱標記數據」進行訓練，對有監督的神經排序模型非常有益。

我們調查的三個主要問題：

問題一：單憑來自無監督IR模型的標簽作為弱監督訓練數據，比如BM25，有可能完成一個神經排序模型的訓練嗎？

問題二：在這樣的情況下，什麼樣的輸入表徵和學習目標是最適合模型訓練的？

問題三：弱監督的操作過程，尤其是在標記數據有限的情況下，能否優化有監督的學習模型？

排序的體系結構

我們對三種神經排序模型進行了嘗試：

1、分數模型

這種架構實際上是一個預測「查詢文檔」組合的檢索分數的逐點排序模型。專業地來說，這種架構的目標就是掌握一個「分數功能」，這一功能能夠決定一個「查詢文檔」的檢索分數。我們可以用線性回歸圖來大致地表示這個問題：

❺ 機器學習中集成學習指什麼

集成學習本身不是一個單獨的機器學習演算法，是通過建立一組獨立的機器學習模型，構建並結合多個機器學習器來完成學習任務，以達到減小方差（bagging）、偏差（boosting）或改進預測（stacking）的效果。

機器學習中集成學習，利用多個模型的預測組合，來對類標簽進行預測。這種策略組合可以減少總誤差，包括減少方差和偏差，或者提高單個模型的性能，也就是我們常說的「博採眾長」。

集成學習可以用於分類問題集成，回歸問題集成，特徵選取集成，異常點檢測集成等等，可以說所有的機器學習領域都可以看到集成學習的身影。本文就對集成學習方法進行簡單的總結和概述。

集成學習有兩個主要的問題需要解決，第一是如何得到若干個個體學習器，第二是如何選擇一種結合策略，將這些個體學習器集合成一個強學習器。

在機器學習的有監督學習演算法中，我們的目標是學習出一個穩定的且在各個方面表現都較好的模型，但實際情況往往不這么理想，有時我們只能得到多個有偏好的模型（弱監督模型，在某些方面表現的比較好）。

集成學習就是組合這里的多個弱監督模型以期得到一個更好更全面的強監督模型，集成學習潛在的思想是即便某一個弱分類器得到了錯誤的預測，其他的弱分類器也可以將錯誤糾正回來。

❻ 如何解決派駐機構'弱監督，輕執紀，不問責，零辦案'的問題

每處理一起違規，給予多少獎勵，且重獎。

❼ 吳佳俊的獲獎

第九屆中國青少年科技創新獎頒獎大會在人民大會堂舉行。清華大學學生吳佳俊榮獲第九屆中國青少年科技創新獎。
吳佳俊是清華大學交叉信息研究院2010級本科生。本科期間連續三年學分績全年級第一，曾獲清華大學本科生特等獎學金、蔣南翔獎學金、姚期智獎學金等榮譽。多篇論文發表於世界頂級會議與期刊，如IEEE國際計算機視覺與模式識別會議（IEEE CVPR）、認知科學協會年會（CogSci）、美國醫學信息學會刊（JAMIA）等。同時，他也是「思源」計劃第十期學員和「星火」計劃第六期學員。他的研究工作集中於讓機器從大規模弱監督或無監督的互聯網圖像數據中學習視覺概念，並將這些概念用於計算機視覺領域的主流問題，如圖像分割、物體識別等。
奧賽一等獎
記者隨後試圖與吳佳俊本人取得聯系，發現他人人網上個人信息很少。據其清華校友蔣林浩同學透露，此時吳佳俊可能不在國內，而在國外交流學習。對於吳佳俊的情況，蔣林浩表示，吳佳俊平時非常低調，作為好友他不便過多透露相關信息。清華大學交叉信息研究院辦公室負責人也表示，吳佳俊成績確實非常優秀，院辦也早有耳聞，其他信息不便透露 。
記者上網檢索發現，吳佳俊在進清華之前就曾拿過2009年全國青少年信息學奧林匹克競賽一等獎。考進大學後，2012年榮獲清華大學蔣南翔獎學金，該獎學金是清華大學三項最高獎學金之一。