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。
从接收论文的分数分布情况可以看出，想要在EMNLP2019发表一篇论文是相当的不容易。去年分数在3.67分及以上的论文很少被拒，而今年得到3.67分的论文仍有30%以上被拒，要得到3.83分才比较保险，这一结果也反映出了NLP研究激烈的竞争程度。
大纲one-hot编码时代简介one-hot编码在提出词向量（Distributedrepresentation，Wordembedding，wordrepresentation）之前所有的神经网络模型（或者传统的机器学习）对词数据的处理都是将词转换为one-hot编码进行处理。NLP中最直观，也是到...
比如下图是一张招聘NLP算法工程师的信息，他需要具备学术界和工业界最新进展，因为新技术更新非常快，所以学术界论文是非常重要的。同时需要具有query语析、tensorflow\keras、word2vec、GPT、bert、DeepMatch等知识。
教题主一个方法：统计nlp领域四大顶会：ACL、EMNLP、COLING、NAACL近三年所有录用长文的研究方向。.前两年没什么研究，最近一年开始猛增的方向说明这个方向处在研究热点的早期，能填的坑还比较多，较容易文。.前三年都有很多研究论文说明该方向是研究...
当前NLP技术发展非常迅速，但是缺少系统性的学习资料Step2:经典模型与技巧有了上述的基础后，应该就能看懂模型结构和论文里的各种名词公式了。
百度NLP商业REST有有有待定腾讯文智商业REST有有有按次数/按月阿里云NLP商业...表示分析（AbstractMeaningRepresentationParsing)：AMR是一种抽象语义表示形式，AMRparser把句子解析成AMR...
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
时序预测模型无外乎RNN(LSTM,GRU)以及现在非常火的Transformer。这些时序神经网络模型的主要应用都集中在自然语言处理上面（transformer就是为了NLP设计的）。在近些年来，RNN和Transformer逐渐被应用于时序预测上面，并取得了很好的效果。2021年发表的Informer网络获得了AAAIbestpaper。本文主要分析自然语言...
NLP分析单词的相关性，包括应被视为等同的相关单词，即使它们的表达方式不同（例如,“humor”与“humour”）。它是第2步和第3步中必不可缺的一部分。NLP的一个流行应用是为搜索引擎识别相关的高质量内容。
NLP最高级别学术认可——ACL论文收录NLP(NaturalLanguageProcessing)领域中有一个全球最高级别的学术会议——ACL会议(AnnualMeetingoftheAssociation...
【NLP保姆级教程】手把手带你CNN文本分类(附代码)【NLP保姆级教程】手把手带你RNN文本分类(附代码)【...
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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...
[NLP]Transformer-XL论文解读关于Transformer的具体内容,可以访问:https://cnblogs/mj-selina/p/12369797.html简介Transformer是GoogleBrain2017年...
故第i行第j列的词语由x(i,r)和x(j,c)两部分共同表示,该方法在论文中被称为两部共享嵌入(2-Componentsharedembedding)。每一行词语的行向量,每一列词语的列向量均是共享的,...
其中,腾讯AILab在自然语言处理领域,主要关注知识库与文本理解、对话和文本生成、和机器翻译这三大方向。以下为9篇NLP领域入选论文。请看详细解读。知识库与文...
随后,Bahdanau等人在论文NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate[5]中,使用类似Attention的机制在机器翻译任务上将翻译和对齐同时进行,他们的工作算是第一个...
一分钟了解该视频:1、NLP领域经典论文解读!2、对于入门NLP领域的初学者有很大的帮助!3、不定期分享高质量AI资源,关注Up主,我们一起进步!展开更多人工智能科学科技计算机技术NLP自然语...
从一些论文中看到,Self-Attention可以当成一个层和RNN,CNN,FNN等配合使用,成功应用于其他NLP任务。除了Google提出的自注意力机制,目前也有不少其他相关...