自然语言处理的论文复现 自然语言处理选题 自然语言处理高级专题 本实验在 SemEval_2015_Task_31i数据集上使用规则提取特征并使用 SVM 和随机森林两种方法在提取特征的基础上进行分类。 特征提取 本实验参照ii文中的思路提取特征。 在A 任务中,每个 question-comment pair 有 100 维特征。其中关于问题(QBody 字段)...
1. 入门基础与技能提升 - 基础理论学习:掌握NLP基本任务(如文本生成、分类、翻译等)与机器学习基础(包括线性回归、神经网络等),推荐《统计自然语言处理》《神经网络与深度学习》等学习资源。 - 编程技能掌握:NLP编程框架迭代快,需紧跟算法热点,如Transformer等,建议1周内实现R - NET、Transformer基本结构。 2. 论...
NLPer的打怪升级路线包括基础关(掌握NLP及机器学习基本任务、经典理论,推荐相关书籍与学习资源)、编程关(应对框架迭代与算法热点,需在1周内实现特定结构)、论文关(每年有大量NLP&ML相关论文,需分层过滤阅读)、任务关(研究热点切换快,选题要综合考虑多因素,如问题特性、数据获取等)、理论关(从事深层次研究需掌握基础...