摘要:
本文介绍了 NLP 句法分析与树形递归神经网络,主要讲解树形递归神经网络、句法分析 (Constituency Parsing )、Recursive Neural Networks (RNN)、成分句法分析、SU-RNN、MV-RNN、RNTN等。 阅读全文
![NLP教程(9) - 句法分析与树形递归神经网络](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202205/2637458-20220520125816209-1647548506.png)
摘要:
NLP课程第17讲介绍了问答系统(QA)、多任务学习、自然语言处理的十项全能(decaNLP)、多任务问答系统(MQAN)等。 阅读全文
![斯坦福NLP课程 | 第17讲 - 多任务学习(以问答系统为例)](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202205/2637458-20220520125259385-1486599526.png)
摘要:
NLP课程第16讲介绍了共指消解(指代消解) 的定义、作用和应用、指代检测、指代对模型、指代排序模型 、指代聚类模型 、效果评估等。 阅读全文
![斯坦福NLP课程 | 第16讲 - 指代消解问题与神经网络方法](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202205/2637458-20220520130042276-1457597553.png)
摘要:
NLP课程第15讲回顾了NLG要点,介绍了解码算法、NLG任务及其神经网络解法,着手解决NLG评估中的棘手问题,并分析了NLG目前的趋势以及未来的可能方向。 阅读全文
![斯坦福NLP课程 | 第15讲 - NLP文本生成任务](https://img2022.cnblogs.com/blog/2637458/202205/2637458-20220520123430142-64812379.png)