[导读]NLP领域发展迅速，初入坑者阅读哪些论文才能快速跟上现代NLP的最新趋势？HuggingFace团队近日发布这份论文列表和资源清单，紧跟研究最前沿，必备收藏。数据派THU公众号（DatapiTHU）后台回复“NLP34”获取34篇论文下载链接
【导读】自然语言处理有众多的研究子领域，很多仍然未解决达到可实用的性能。为此，NLP领域的研究者正致力于解决这些问题。那如何最终这些NLP任务的研究最新进展？作者SebastianRuder开发了nlpprogress网站,追踪自然语言处理（NLP...
1.windowapproach：windowapproach是基于n-gram模型的改造，窗口大小为n，中心的那个词为中心词，上下文各(n-1)/2个词。.2.sentenceapproach是利用卷积获取上下文并将其变成大小一致的中间表示（通过修改卷积核的大小和步伐实现）。.两个模型最后都是最大化softmax输出...
可应用于实际的14个NLP突破性研究成果（一）可应用于实际的14个NLP突破性研究成果（二）可应用于实际的14个NLP突破性研究成果（三）11.对序列建模的通用卷积和递归网络的实证评估作者：SHAOJIEBAI，J。ZICOKOLTER，VLADLENKOLTUN论文摘要对于大多数深度学习实践者来说，序列建模与循环网络是同义词。
15篇最新AI论文来袭！.NLP、CV...人人有份|本周值得读.PaperWeekly.欢迎关注同名微信公众号：PaperWeekly.56人赞同了该文章.在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。.在这个栏目里，你会快速get每篇精选论文的亮点和...
在IJCAI2020中，有数篇论文和NLP当中的Bias相关，在论文WEFE[15]中,作者提出了一套测试Wordembedding是否Fair的框架，还有一篇则是研究者提出了新的测试方法和测试平台，并对NLP模型中的公平性做出了严格的测试[16]。6.知识融合
字形：用于汉字表示的字形向量Glyce是一个基于PyTorch的开源工具包，由开发。引文出现在NeurIPS2019中。（孟梦娴*，吴伟*，王飞*，李小亚*，聂平，范茵，李牧雨，韩，孙晓飞和李继伟，2019）@article{meng2019glyce,title={Glyce:Glyph-vectorsforChineseCharacterRepresentations},author={Meng,YuxianandWu,WeiandWang...
专栏首页深度学习技术前沿【TPAMI2020】目标检测中的不平衡问题:综述论文，34页pdf...来自34个国家的24万数据如何一搜可得？有哪些关于社会发展议题的权威门户可以将数据一网打尽？
34篇最新论文带你快速跟进NLP领域技术（附下载）数据派THU公众号（DatapiTHU）后台回复“NLP34”获取34篇论文下载链接数据派THUACL2020录用结果出炉，投稿破3千，史上最火NLP顶会你…
这就是谷歌发布的“天马”（PEGASUS）模型，它专门为机器生成摘要而生，刷新了该领域的SOTA成绩，并被ICML2020收录。.“天马”模型仅使用1000个样本进行训练，就能接近人类摘要的水平，大大减少了对监督数据的需求，创造了低成本使用的可能性。.从填空到...
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可以在SNLI的网站上查看当前最佳结果:https://nlp.stanford.edu/projects/snli/MultiNLI多语型自然语言推理(MultiNLI)语料库包含大约433k个假设/前提对。它和SNLI语料库相似...
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本人主要是做文本蕴含和阅读理解，所以推荐几篇本人认为的经典论文。往前一般基于cnn和lstm框架较多，ESIM...
NAACL2019tutorial完整呈现翻译|栗峰校对|杨晓凡在过去一年多的时间里,以预训练模型形式进行的迁移学习已经成为NLP领域的主流,许多任务的基准都因而得到极大地提升...
NLPprogress-随时跟进自然语言处理研究最新进展,34个NLP任务的数据、模型、论文与代码...【导读】自然语言处理有众多的研究子领域,很多仍然未解决达到可实...
NLPprogress-随时跟进自然语言处理研究最新进展,34个NLP任务的数据、模型、论文与代码【导读】自然语言处理有众多的研究子领域,很多仍然未解决达到可实用...
下载地址：https://yanxishe/resourceDetail/2520?from=leiphonecolumn_res0930内容简介自然语言处理（英语：NaturalLanguageProcessing，缩写作NLP）是人工智能和语言...
100篇必读的NLP论文"100MustReadNLP"自己汇总的论文集,已更新链接:https://pan.baidu/s/16k2s2HYfrKHLBS5l
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,...