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基于LSTM的自然语言生成技术研究与实现.于振龙.【摘要】：随着互联网技术的逐渐普及和智能终端的功能不断扩展,人们渴望以一种更友好和便捷的方式随时随地获取所需信息。.比如在医疗报告、天气报表解读中,这些情景都需要一个自然语言生成系统,将各种...
论文翻译摘要：自然语言理解和自然语言生成是构建任务型对话系统的两个基础而相关的工作，但两者处理的过程相反。NLU将自然语言转化为形式化的表达，而NLG则做相反的转换。在这两项任务上，成功的关键都是平行的训练数据，但要获得大规模的数据的成本相当昂贵。
在很多的问题中，句法和语义密切相关，而自然语言推断任务既涉及到句法又涉及到语义。因此本篇论文引入tree-lstm，能够实现额外的提升。达到88.6%的精度。我们将ESIM+tree_lstm称为HIM（HybridInferenceModel）。
「自然语言处理（NLP）论文解读」中文命名实体识别（Lattice-LSTM模型优化）来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-27引言今天主要和大家分享一篇关于中文命名实体识别的文章，本文分析Lattice-LSTM模型，并...
经典也会被经典超越。20世纪深度学习研究中，引用最多的论文不再是反向传播。新的宠儿，是1997年Hochreiter和Schmidhuber发表的Longshort-termmemory。大名鼎鼎的LSTM。作为「LSTM之父」的JürgenSchmidhuber虽然没有获得图灵奖（也因...
自然语言深度学习（DeepLearning）NLP领域有哪些必读的经典论文？关注者94被浏览56,132关注问题写回答...本人主要是做文本蕴含和阅读理解，所以推荐几篇本人认为的经典论文。往前一般基于cnn和lstm...
人工智能-深度学习-自然语言处理(NLP)-Pytorch：Pytorch创建RNN、LSTM、GRU神经网络模型【新闻主题四分类任务】【电影评论情感二分类-imdb数据集】论文阅读：Pre-trainedModelsforNaturalLanguageProcessing:ASurvey综述：自然语言处理的预训练模型
这是100篇重要的自然语言处理（NLP）论文的列表，认真研究该领域的学生和研究人员可能应该了解和阅读。此列表由MasatoHagiwara编制。
【论文】NLP中命名实体识别从机器学习到深度学习的代表性研究NER是自然语言处理中相对比较基础的任务，但却是非常重要的任务。在NLP中，大部分的任务都需要NER的能力，例如，聊天机器人中，需要NER来提取实体完成对用户输...
专栏首页深度学习自然语言处理收藏|NLP论文、代码、博客、视频资源（LSTM，指针模型，Attention，ELMo，GPT，BERT、多任务学习等）40分享
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在很多的问题中，句法和语义密切相关，而自然语言推断任务既涉及到句法又涉及到语义。因此本篇论文引入tree-lstm，能够实现额外的提升。达到88.6%的精度。我们将ESIM+tree_lstm称为HIM（HybridInferenceModel）。
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