以下是今天的分享内容:📅 (2011 J Am Med Inform Assoc) Natural language processing: an introduction:这篇论文对早期的NLP技术进行了系统的介绍,是入门NLP的经典之作。📅 (2015 Science) Advances in natural language processing:这是一篇NLP的综述性论文,全面介绍了当时最新的研究成果。📅 (2018 NAACL) De...
论文名称 Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data 描述 DSSM的优势体现在三方面: (1)直接训练搜索目标,而不是像自动编码器那些学习无监督的目标 (2)使用深度模型,能更好的提取语义特征 (3)使用word hashing,从而解决了term vector的高维问题,不像有的模型不得不通过选取...
normalization + 仿射的计算如下: 在RNN中,结构可参考NLP经典论文:Sequence to Sequence、Encoder-Decoder 、GRU 笔记,一层的隐藏单元数量为 ,对于 batch normalization 和 layer normalization 来说,需要学习的 和 的参数数量都为 在Transformer 中,结构可参考NLP经典论文:Attention、Self-Attention、Multi-Head Attention...
这些模型将单词在文本序列中的 embedding 作为输入,并用固定长度的向量表示法总结其含义。 其中,循环神经网络(RNN)是NLP问题中最常用的结构之一,因为其循环结构非常适合处理变长文本。 2.1 Recurrent Neural Network 循环神经网络(RNN)[Elman,1990]能够通过对输入序列的内部隐藏状态向量 循环应用变换函数来处理任意长度的...
今天福利妹特意咨询了一位有着七年从业经验、现任职于阿里的资深NLP大佬,请他推荐了十几篇“最经典”的NLP论文。福利妹按照大佬的推荐,把这些论文全部下载下来,并分类打包,作为本期的福利分享给大家。具体内容如下: 01 文本分类 FastText模型: Bag of Tricks for Efficient Text Classification ...
今天是10篇图神经网络经典论文,有讲解体验课的点击小程序即可查看,需要讲解课件代码的回复对应关键词即可。 Node2vec 经典必读第一篇,平衡同质性和结构性 期刊日期 KDD 2016 论文名称 《node2vec: Scalable Feature Learning for Networks》 描述 论文链接 ...
NLP中两种预训练的策略: 语言模型预训练应用于下游任务,或者说特征表示,有两种现成的策略:基于特征、基于微调。 基于特征:如ELMo——使用特定于任务的RNN架构,把学到的特征和输入一起作为特征的表达。 基于微调:如GPT——引入了最小的任务特定参数,并通过简单的一点点微调所有预训练参数,来对下游任务进行训练。
这篇论文的源地址貌似出了问题,需要的话公众号后台找学姐要。 改进Transformer应用在NER任务 《TENER- Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition》 简介 BiLSTMs结构在NLP的任务中广泛应用,最近,全连接模型Transformer大火,它的 self-attention 机制和强大的并行计算能力使其在众多模型中脱颖而出,但是...
论文链接 https://arxiv.org/pdf/1607.01759v2.pdf 代码: https://github.com/facebookresearch/fastText Deep_NMT使用LSTM解决机器翻译问题 期刊日期 NLPS 2014 论文名称 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 描述 DNN可以在有大量标记训练集下表现很好,但是无法处理用于序列映射到序列。在本文中,我...
开个坑,打算收罗一波自己看过的自然语言处理经典论文(Natural Language Process, 简称NLP)。这几年来,NLP领域呈爆炸式增长,论文数量猛涨,其中鱼龙混杂,我自己把这种现象称作论文通胀“paper inflation“。抵御论文通胀的最好办法当然就是投入时间到经典论文了 —— 也就是经过时间考验的、对这个领域又基础性贡献的论文...