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本篇介绍深度学习在自然语言处理(NLP)中的应用，从词向量开始，到最新最强大的BERT等预训练模型，梗概性的介绍了深度学习近20年在NLP中的一些重大的进展。作者&编辑|小Dream哥在深度学习之前，用于解决NLP…
这篇论文提出的ELMo模型是2013年以来Embedding领域非常精彩的转折点，并在2018年及以后的很长一段时间里掀起了迁移学习在NLP领域的风潮。ELMo是一种基于语境的深度词表示模型（WordRepresentationModel），它可以捕获单词的复杂特征（词性句法），也可
1.windowapproach：windowapproach是基于n-gram模型的改造，窗口大小为n，中心的那个词为中心词，上下文各(n-1)/2个词。.2.sentenceapproach是利用卷积获取上下文并将其变成大小一致的中间表示（通过修改卷积核的大小和步伐实现）。.两个模型最后都是最大化softmax输出...
说明：本文欢迎转载，请注明作者、出处与原文链接。前几天刚过完ACL2019投稿季，给不少同学的论文提供了修改建议。其中很多论文，特别是初学者的论文的问题都很相似。一想到未来还要给更多新同学重复这些话，决定…
公众号关注“ML_NLP”设为“星标”，重磅干货，第一时间送达！机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者忆臻学校|哈尔滨工业大学SCIR实验室博士生在读目前ACL2020正在线上开会，本仓库整理了ACL2020中430篇有代码开源的所有论文，代码下载地址。
论文、博客1.Google在研究博客中总结了他们2011年的精彩论文《ExcellentPapersfor2011》，包括社会网络、机器学习、人机交互、信息检索、自然语言处理、多媒体、系统等各个领域，很精彩的论文集锦。
参考论文：Attentionisallyouneed这篇论文超火的，楼楼也过来凑个热闹。背景：主流的Seq-Seq的模型通常采用RNN或者是CNN，一般在网络结构中都会用到encoder和decoder,效果比较好的模型会通过attention(注意力机制)连接encoder和decoder。...
【读论文】prophet【论文笔记】DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork【论文笔记】Deepneuralnetworksareeasilyfooled【论文笔记】Howtransferablearefeaturesin…
百度10篇论文被自然语言处理顶级会议ACL2019录用近日，自然语言处理（NLP）领域的国际顶级学术会议“国际计算语言学协会年会”（ACL2019）公布了今年大会论文录用结果。根据ACL2019官方数据，今年大会的有效投稿数量达到2694篇，相比去年的1544篇增长高达75%。
特征重要性.如果第二步用树模型，就有对应的feature_importance，可以看出是哪个词作为分类关键特征。.其它模型都没有这个功能。.缺点是：只能看到哪个词有关键“分割”作用，看不出哪个词导致分到哪个组。.（例如，在做情感分析时，“好”，“不好...
本篇介绍深度学习在自然语言处理(NLP)中的应用，从词向量开始，到最新最强大的BERT等预训练模型，梗概性的介绍了深度学习近20年在NLP中的一些重大的进展。作者&编辑|小Dream哥在深度学习之前，用于解决NLP…
这篇论文提出的ELMo模型是2013年以来Embedding领域非常精彩的转折点，并在2018年及以后的很长一段时间里掀起了迁移学习在NLP领域的风潮。ELMo是一种基于语境的深度词表示模型（WordRepresentationModel），它可以捕获单词的复杂特征（词性句法），也可
1.windowapproach：windowapproach是基于n-gram模型的改造，窗口大小为n，中心的那个词为中心词，上下文各(n-1)/2个词。.2.sentenceapproach是利用卷积获取上下文并将其变成大小一致的中间表示（通过修改卷积核的大小和步伐实现）。.两个模型最后都是最大化softmax输出...
说明：本文欢迎转载，请注明作者、出处与原文链接。前几天刚过完ACL2019投稿季，给不少同学的论文提供了修改建议。其中很多论文，特别是初学者的论文的问题都很相似。一想到未来还要给更多新同学重复这些话，决定…
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特征重要性.如果第二步用树模型，就有对应的feature_importance，可以看出是哪个词作为分类关键特征。.其它模型都没有这个功能。.缺点是：只能看到哪个词有关键“分割”作用，看不出哪个词导致分到哪个组。.（例如，在做情感分析时，“好”，“不好...
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