阿尔伯塔大学（UniversityofAlberta）刘邦博士在他的毕业论文《NaturalLanguageProcessingandTextMiningwithGraph-StructuredRepresentations》中，对基于图结构（graph-structuredrepresentations）的自然语言处理和文本挖掘进行了深入研究。.这篇博士论文将自然语言处理和文本挖掘的...
个人主页：https://ryanmcd.github.io/学术成就：h-index:24论文数:85引用数:10529个人介绍：2005年，在意大利特伦托大学数学系获得了数学博士学位，师承RobertoBattiti教授和MarcelloFederico博士，主要研究方向是多语言自然语言处理。
作者：Hsu转载自：深度学习这件小事原文链接：每日论文速递：自然语言处理相关（11月5日更新版）自然语言处理（11月5日更新版）[1]Reducingtheimpactofoutofvocabularywordsin…
转载|基于图结构的自然语言处理.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）是人工智能的核心问题之一，旨在让计算机理解语言，实现人与计算机之间用自然语言进行通信。.阿尔伯塔大学（UniversityofAlberta）刘邦博士在他的毕业论文《NaturalLanguageProcessingandText...
这篇博士论文将自然语言处理和文本挖掘的多个核心任务与图结构的强大表示能力结合起来，从而充分利用深度学习的表示能力和文本中的结构信息...
自然语言处理(NLP)帮助智能机器更好地理解人类语言，实现基于语言的人机交流。计算能力的最新发展和大量语言数据的出现，增加了使用数据驱动方法自动进行语义分析的需求。由于深度学习方法在计算机视觉、自动语音识别，特别是NLP等领域的应用取得了显著的进步，数据驱动策略的应用已经...
作者：专知转载自：专知原文链接：【博士论文】基于深度学习的联合实体关系抽取随着互联网的兴起，每天都有不同形式的大量的文本数据产生：新闻、研究文献、博客、论坛文字以及社交媒体评论等。很…
刘舒曼，2015级博士，研究方向为对话系统、自然语言处理硕士研究生赵彤钰，2021级硕士，研究方向为对话系统、自然语言处理桂尚彤，2021级硕士，研究方向为机器翻译、自然语言处理黄浪林，2021级硕士，研究方向为机器翻译、自然语言处理伍烜
AINLP聊天机器人除了日常搭讪外，还负责回复用户的日常查询，所以为一些关注度比较高的文章和NLP资源做了关键字和索引，分散在以前的一些文章介绍里，这里再统一贴出来：.1、关注AINLP公众号，后台回复“文章、历史消息、历史、history、存档”任一关键字...
论文语言的规范性，集中体现在论文语言表达的准确性、简洁性与学术性，即需要用学术性的规范用语，将研究内容简洁清晰的进行表达。在“不合格论文”中，不少论文都存在语言表达不清晰、口语化现象严重、写作不简洁、标点符号使用不规范、错别字或翻译不正确等语言表达上的疏漏。
这篇博士论文将自然语言处理和文本挖掘的多个核心任务与图结构的强大表示能力结合起来,从而充分利用深度学习的表示能力和文本中的结构信息来解决诸多问题:(1)组织信息(InformationOr...
这篇博士论文将自然语言处理和文本挖掘的多个核心任务与图结构的强大表示能力结合起来,从而充分利用深度学习的表示能力和文本中的结构信息来解决诸多问题:(1)组织信息(InformationO...
SebastianRuder是NLP领域知名博主(ruder.io),近期他从爱尔兰国立大学博士毕业并加入了DeepMind。3月23日,他的博士论文《面向自然语言处理的神经网络迁移学习》公开,总共32...
【新智元导读】图不但包含数据，也包含数据之间的依赖关系，因而图神经网络（GNN）在自然语言处理（NLP）方面的表现有着非常大的潜力。近期，一位华人博士团队便针对这些研究发表了...
SebastianRuder博士的答辩PPT《NeuralTransferLearningforNaturalLanguageProcessing》介绍了面向自然语言的迁移学习的动机、研究现状、缺陷以及自己的工作。SebastianRu...
作者JacobAndreas是自然语言处理的研究者,研究兴趣为用语言作为更有效学习的支架和理解模型行为的探针,以及结合深度表示和离散组合性优点的结构化神经方法。近期公开发布了他的博士论文。博士论...
【导读】YoonKim今年从哈佛大学计算机系博士毕业,他是现已经引用7000多次EMNLP论文的TextCNN作者,他的博士论文《自然语言的深度潜在变量模型》,探讨了深度学习和潜在变量建模的结合...
这篇博士论文将自然语言处理和文本挖掘的多个核心任务与图结构的强大表示能力结合起来,从而充分利用深度学习的表示能力和文本中的结构信息来解决诸多问题:(1)组织信息(InformationO...
这篇博士论文将自然语言处理和文本挖掘的多个核心任务与图结构的强大表示能力结合起来,从而充分利用深度学习的表示能力和文本中的结构信息来解决诸多问题:(1)组织信息(InformationO...
NLP领域知名博主SebastianRuder近日公开了他的博士论文,总共329页,他认为更明确的迁移学习是解决训练数据不足和提高自然语言处理模型下游性能的关键,并展示...