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。
ACL2021|今年NLP的这些论文，你不能错过！ACL2021|今年NLP的这些论文，你不能错过！2021-08-03...表3：现有的代码搜索和代码问答数据集概述，一些包含未标记数据和标记数据的数据集在单独的行中列出...
微调：直接利用特定任务数据微调优点：NLP所有任务上都刷了一遍SOTA缺点：[MASK]预训练和微调之间的不匹配MaxLen为512【关于SpanBert】那些的你不知道的事论文：SpanBERT:ImprovingPre-trainingbyRepresentingandPredictingSpans9
使用WordNet进行数据增强Zhang等人在2015年的论文"Character-levelConvolutionalNetworksforTextClassification"中使用了这种方法。Mueller等人也使用类似的方法为他们的句子相似度模型生成额外的10K条训练数据。这一方法也被Wei等人在他们的"EasyDataAugmentation"论文中使…
如何找到这些学者呢，一个简单的方法就是在新浪微博搜索的“找人”功能中检索“自然语言处理”、“计算语言学”、“信息检索”、“机器学习”等字样，马上就能跟过去只在论文中看到名字的老师同学们近距离交流了。.还有一种办法，清华大学梁斌开发...
里面包括每个方向一些经典的数据集以及在这些数据集上最新的达到SOTA的文章，以及它们的代码！！每次当我想进入一个相对陌生的小方向的时候我一般会上这个网站找到该方向下的近年论文，把它们都下下来看一遍，经典的想做进一步了解就再看看代码。
如果读者想看看到底有哪些数据集，可以直接查看该搜索项目的GitHub地址，所有数据集的信息都在上面。这可能是最全的中文NLP数据集合本项目中的NLP数据集囊括了NER、QA、情感分析、文本分类、文本分配、文本摘要、机器翻译、知识图谱、语料库以及阅读理解等10大类共142个数据集。
学习NLP的主要问题是缺乏适当的指导和域冗余。本文分享了一些最好的NLP开源数据集来解决这个问题！在自然语言处理(NLP)中使用数据集-自然语言处理数据集：NLP现在是一个令人兴奋的领域，尤其是在AutoNLP和HuggingFace这样的用例...
论文小结：论文作者提出了一种新的策略，即核心采样、同时截去尾部概率分布，从包含绝大多数概率质量的令牌动态核中采样。与直觉相反的经验观察结果是，即使针对多样语言理解任务，使用似然作为训练目标能提供高模型质量，但作为目标，似然会导致文本理解乏味且重复。
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...
我们根据读者的投票情况,选出了自然语言处理和计算机视觉领域“2017年最值得读的十大论文”。让我们一起来看看过去一整年,在读者心中排名前十的NLP论文都有...
12.28nlp论文数据分析_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。自然语言处理论文数据分析研讨会2016/12/31商齐学习内容Paperweekly微信公众号论文数据分析贝叶斯分类...
为你分享ICLR2020NLP优秀论文。1.REFORMER:THEEFFICIENTTRANSFORMER[1]论文小结:作者提出了一种新的转换器模型,对体系架构进行了两项重大改进:1)使用可逆...
Guoetal.在此基础上进行了修改,将其应用到NLP。「AugmentingDatawithMixupforSentenceClassification:AnEmpiricalStudy」论文链接:https://arxiv.org/abs/1905.08941主要...
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,...
自然语言处理有非常多的子领域,且很多都没有达到令人满意的性能。本文的目的是追踪自然语言处理(NLP)的研究进展,并简要介绍最常见NLP任务的当前最佳研究和相...
为你分享ICLR2020NLP优秀论文。https://zhuanlan.zhihu/p/1390699731.REFORMER:THEEFFICIENTTRANSFORMER[1]论文小结:作者提出了一种新的转换器模型,对体系架构进行了两项...
该篇文章是今年AAAI2020顶会上的一篇文章,其主要研究背景是文本简化,文本如何简化才能得到比较好的结果,是什么因素在影响着文本简化效果呢,针对这些问题,论文作...
NLP是一门重视实践和应用的领域,创新成果可以是新的算法、任务、应用、数据、发现等,务求一个“新”字,其影响力则取决于它对该领域发展的推动作用。学术研究是一项系统工程,包括多个...
作者使用T5文本到文本框架和新的预训练数据集,评估了在过去几年间为NLP迁移学习引入的大量思想和方法。详尽的评估细节可前往论文查看,其中包括以下实验:模...