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NLP预训练领域入选论文《ERNIE2.0:AContinualPre-TrainingFrameworkforLanguageUnderstanding》被选为Oral展示。该论文提出了持续学习的语义理解框架，该框架可增量学习海量数据中的知识，持续提升语义理解效果，本文将对其展开解读。
2月初，人工智能领域的顶级会议AAAI2020已在美国纽约召开，百度共有28篇论文入选。NLP预训练领域入选论文***《ERNIE2.0:AContinualPre-TrainingFrameworkforLanguageUnderstanding》***被选为Oral展示。该论文提出了持续学习的语义理解...
StanfordNLP解读ACL2018论文——用于调试NLP模型的语义等价对立规则.AI科技评论按：近日，斯坦福自然语言处理小组发布了一篇博文，重点讨论了由Ribeiro、MarcoTulio、SameerSingh和CarlosGuestrin写的论文「Semanticallyequivalentadversarialrulesfor…
在此次会议中，微软亚洲研究院也有多篇论文入选，本文精选了其中的6篇进行介绍，论文主题涵盖：跨语言命名实体识别、代码搜索、音乐生成、Hi-Transformer、预训练模型、语义交互等。欢迎感兴趣的读者阅读论文原文，希望对你的研究痛点有所启发和帮助！
编者按：自然语言处理顶会ACL2020将于7月5日-10日在线举行。本届大会中，微软亚洲研究院共有22篇论文被录取，内容涵盖机器翻译、文本生成、机器阅读理解、事实检测、人机对话等领域。本文精选了6篇有代表性的论…
NLP研究入门之道：如何通过文献掌握学术动态NLP研究入门之道：如何写一篇合格的学术论文NLP研究入门之道：本科生如何开始科研训练自然语言理解难在哪儿？好的研究想法从哪里来你是如何了解或者进入NLP这个领域的？NLPishard!自然语言处理太难
NLP涉及的领域较多，主要包括机器翻译、语义理解和对话系统等。它目前面临四大挑战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性；二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性；三是数据资源的不充分...
作者：丁香园大数据NLP转载自：丁香园大数据原文链接：丁香园在语义匹配任务上的探索与实践前言语义匹配是NLP领域的基础任务之一，直接目标就是判断两句话是否表达了相同或相似意思。其模型框架十分简洁，通常…
在我看来，目前nlp主要承担语义理解方面的功能，文本分类、实体识别、语义相似度等是们目前最为常用的工作，他在很多大系统中有稳定的一席之地，如搜索（理解query含义）、推荐（理解文档内容）、对话（理解用户需求）等场景。至于难点，我列举一下：
NLP基础算法机器学习基础技术语义计算语言理解语言生成问答系统对话系统机器翻译依托来源丰富的数据、知识和多年积累的NLP技术与实践经验，我们在语言理解、语言生成、对话、翻译等方向建立起多套技术方案、场景方案，以及多个领先、易用的平台，为开发者和企业智能化提供重要支撑。
NLP预训练领域入选论文《ERNIE2.0:AContinualPre-TrainingFrameworkforLanguageUnderstanding》被选为Oral展示。该论文提出了持续学习的语义理解框架，该框架可增量学习海量数据中的知识，持续提升语义理解效果，本文将对其展开解读。
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作者：丁香园大数据NLP转载自：丁香园大数据原文链接：丁香园在语义匹配任务上的探索与实践前言语义匹配是NLP领域的基础任务之一，直接目标就是判断两句话是否表达了相同或相似意思。其模型框架十分简洁，通常…
在我看来，目前nlp主要承担语义理解方面的功能，文本分类、实体识别、语义相似度等是们目前最为常用的工作，他在很多大系统中有稳定的一席之地，如搜索（理解query含义）、推荐（理解文档内容）、对话（理解用户需求）等场景。至于难点，我列举一下：
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