摘要：最好的论文是可以直接走出实验室！NLP年度最佳应用论文大集锦！ 可应用于实际的14个NLP突破性研究成果（一） 可应用于实际的14个NLP突破性研究成果（二） 可应用于实际的14个NLP突破性研究成果（三） 11.对…

现实远程依赖问题，比如要正确理解文章内容，有时需要阅读多处段落，这对人来说轻松自如。但是，对神经网络来说，远程依赖问题依然是一个挑战。虽然基于门控的RNN（LSTM,GRU等）和梯度裁剪等技术提高了对远程依赖…

循环神经网络最重要的特点就是可以将序列作为输入和输出，而对联的上联和下联都是典型的序列文字，那么，能否使用神经网络进行对对联呢？答案是肯定的。本项目使用网络上收集的对联数据集地址作为训练数据，运用S…

语言理解对计算机来说是一个巨大的挑战。幼儿可以理解的微妙的细微差别仍然会使最强大的机器混淆。尽管深度学习等技术可以检测和复制复杂的语言模式，但机器学习模型仍然缺乏对我们的语言真正含义的基本概念性理解。

刚接触自然语言处理的朋友通常会问我：当系统的输出是文本，而非对输入文本进行某种分类，如何对该系统进行评估。当模型的输入是文本信息，输出也是文本信息时，我们称之为序列到序列问题，也可称为字符串转换问题。

过去几年一直是人工智能爱好者和机器学习专业人士最幸福的时光。因为这些技术已经发展成为主流，并且正在影响着数百万人的生活。各国现在都有专门的人工智能规划和预算，以确保在这场比赛中保持优势。

在阿里巴巴智能服务事业部的X蜂会上，小蜜北京团队的高级算法专家李永彬（水德）分享了小蜜智能对话开发平台的构建，围绕平台来源、设计理念、核心技术、业务落地情况四大维度讲述了一个较为完整的智能任务型对话…

2018年见证了 NLP 许多新的应用发展。Elvis Saravia 是计算语言学专家，也是2019 计算语言学会年度大会北美分部的项目委员之一。他在一份报告中总结出，NLP 不仅在聊天机器人和机器学习中有所突破，也在医疗健康…

2018年对于自然语言处理（NPL）是很有意义的一年，见证了许多新的研究方向和尖端成果。Elvis Saravia 是计算语言学专家，也是2019 计算语言学会年度大会北美分部的项目委员之一。他总结了2018年 NLP 的重要进展，…

你准备好要成为一名数据科学家，积极的参加Kaggle比赛和Coursera的讲座。虽然这一切都准备好了，但是一名数据科学家的实际工作与你所期望的却是大相径庭的。