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).在近几年,NLP领域得到了快速的发展,包括ELMo,BERT在内的新方法不断涌现,显著提高了模型在一系列任务的表现。.在本文中,作者针对主要的NLP模型、常…
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论文表明即使在最新的语言模型中,文本退化也是一个问题。对于各种NLP任务,策略对于类人的文本生成很重要。去掉beamsearch之类的贪婪算法将有助于执行下游任务。代码地址:ari-holtzman/degen7.WhatCanNeuralNetworksReasonAbout[7]
推荐github上的一个NLP代码实现的教程:nlp-tutorial,一个使用TensorFlow和Pytorch学习NLP(自然语言处理)的教程,教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码实现。教程说明这是使用TensorFlow和Pytorch学习NL…
本仓库整理了ACL2019中270篇有代码开源的所有论文,代码下载地址。效果如下:仓库地址:yizhen20133868/NLP-Conferences-Codegithub希望对大家有所帮助:)后续我们还会持续更新NLP相关顶会(如ACL、EMNLP、NAACL、COLING、AAAI、IJCAI)的论文开源项目合集,同时欢迎各位同学提交issue,分享开源项目。
从神经执行树的解释中学习该代码适用于ICLR2020论文:。内容介绍虽然深度神经网络在一系列NLP任务上已取得了令人印象深刻的性能,但这些需要大量数据的模型在很大程度上依赖于标记数据。为了充分利用每个示例,以前的工作引入了自然语言(NL)解释作为纯标签的补充。
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代码能力的话,只有多看多写来提高,可以定个小目标,每天写多少行代码,看代码时注意对代码进行注释,方便以后复习。总之来说,nlp读研大部分时间都在读论文,写论文,想要有所提高,就得多读懂论文,从中发现一些idea,这样对写论文也有所帮助。
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