11 2018 档案
摘要：参考这篇文章： 小数据福音！BERT在极小数据下带来显著提升的开源实现 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247493161&idx=1&sn=58ddcd071602c42dda93275289311bb3&chksm=9
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摘要：机器之心上面微软亚研的这篇文章真好： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1618179669909135692&wfr=spider&for=pc 其中最后做的总结也非常经典，共赏： 未来展望：理想的 NLP 框架和发展前景 我们认为，未来理想状态下的 NLP 系统架
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摘要：课程地址如下： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 有一个非常好的笔记： https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books 还有个英文版的： https://githu
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摘要：这个github感觉很不错，把一些比较新的实现都尝试了： https://github.com/brightmart/text_classification fastText TextCNN TextRNN RCNN Hierarchical Attention Network seq2seq wi
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摘要：今天看到这篇文章，把深度学习github排名靠前的项目，介绍了一下，很不错： https://blog.csdn.net/yH0VLDe8VG8ep9VGe/article/details/81611668 依据的排名在这里： https://github.com/mbadry1/Top-Deep-
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摘要：http://fasttext.apachecn.org/cn/docs/v0.1.0/support.html fasttext介绍网站 https://github.com/facebookresearch/fastText fasttext的github地址 https://blog.csdn
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摘要：https://www.cnblogs.com/xing901022/p/7491122.html 自然语言处理扫盲·第三天——白话情感分析原理 整个系列的文章可见如下： https://www.cnblogs.com/xing901022/p/7497394.html
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摘要：深度学习500问 https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions/ NLP部分： https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions/blob/master/ch16_%E8%87
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摘要：http://dy.163.com/v2/article/detail/DU5PE7V30511ABV6.html 狂破11项记录，谷歌年度最强NLP论文到底强在哪里？
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摘要：https://blog.csdn.net/jdbc/article/details/53292414 该模式分为：embed、encode、attend、predict四部分。
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摘要：结巴分词和NLTK 一套中文文本分析的组合拳 https://www.jianshu.com/p/aea87adee163 比较好的情感分析的文章 https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/9851897.html 里面提到 Snow-NLP，下面的文章对Snow-N
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摘要：NLP 应用研发工程师 - AI Lab工作城市： 上海岗位描述：1、用户搜索意图识别，分词和词性标注，实体词标注 2、利用机器学习、NLP 技术优化文本分类、语义理解及信息抽取岗位要求：1、有自然语言处理相关项目经验，对中文分词、词性标注、命名实体识别的某一研究领域有较深的研究； 2、良好的逻辑思
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摘要：
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摘要：http://www.qdaily.com/articles/55654.html 写的挺好。好奇心日报。
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