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它的核心思想是利用神经网络，往往是循环神经网络，实现编码和（Encoder-Decoder）的结构。.早期的seq2seq模型在翻译长文本上效果不佳，因而注意力机制（attention）被应用到机器翻译中，并获得了巨大的成功，经典的论文包括：.Neurallanguagemodel:Bengio,Yoshua...
NLP论文多个领域经典、顶会、必读整理分享及相关解读博客分享qq_42189083的博客05-291537持续更新收集***1、Bert系列BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding-NAACL2019)ERNIE2.0:AContinualPre-training...
Link,Paper,Type,Model,Date,Citationshttps://arxiv.org/abs/1801.06146,UniversalLanguageModelFine-
【置顶】导引——nlp论文集合标签：nlp2999-01-01目录机器翻译10篇必读其他nnlm综述阅读理解综述...从经典结构到改进方法，神经网络语言模型综述阅读理解综述神经机器阅读理解最新综述：方法和趋势...
了解早年经典的NLP模型以及论文：相比简单粗暴的神经网络模型，早年的NLP算法确实比较繁琐复杂，但里面确实有很多早年学者在硬件条件艰苦情况下的智慧结晶。熟悉了这些模型，可以在现在神经网络里面融会贯通。去年在人民大学做seminar。Seminar有...
按照作者的说法，他是做了一个小型的调查，通过询问他所了解的自然语言处理的研究者“过去20年他们所认为的最有影响力的自然语言处理论文”得到这个调查结果的。.事实上，作者仅仅得到七个人的回应，并且其中六个人是南加州大学（作者所工作的单位...
【深度之眼】【NLP读经典论文】【自己录屏】NLP论文：基于神经网络的序列标注：BiLSTM+CNNs+CRF【隐马尔可夫模型HMM1】你了解隐马尔可夫模型吗？美女姐姐举例子讲解隐马尔卡夫模型分分钟让你秒懂HMM
2017ICLR，transformer-xl:文本生成任务经典模型Transformer-XL:AttentiveLanguageModelsBeyondaFixed-LengthContext2018NAACL，elmo：经典动态词向量，预训练模型三巨头之一Deepcontextualizedwordrepresentations----->elmo2018gpt：文本
【每周NLP论文推荐】介绍语义匹配中的经典文章【图文】，每天论文阅读，助力你系统性成长NLP-语义匹配】详解深度语义匹配模型DSSM所谓语义匹配，就是在语义上衡量文本的相似度，在产业界有很多的应用需求。例如，在FAQ场景中需要计算用户输入与标问之间的相似度来寻找合适的答案。
1.word2vec学习词向量的框架。适用条件：1.有一个很大的语料库2.每一个单词被表示成一个向量。3.文本中每一个位置t都有一个中心单词c,以及文本单词o(其实就是除中心单词为临近的几个单词）4.用c与o之间的相似性计算给定c在o中的出现的可能性（这里适用一个单词在一个特定句子出现的概率来...
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