题目
自然语言处理中的迁移学习,41 页PPT
关键字
自然语言处理,迁移学习
简介
本教程,将系统地介绍在自然语言处理中,迁移学习的应用。
内容
【导读】慕尼黑大学开设的《高级深度学习》技术课程,重点介绍计算机视觉的前沿深度学习技术。最新一期介绍了《生成式对抗网络》进展,讲述了GAN的知识体系,值得关注。
【导读】这一份最新216页的ppt概述《深度学习自然语言处理》,包括神经网络基础,词向量表示,序列句子表示,分类标注、生成句子,预训练。
导读 当前,分布式词向量已经成为NLP模型必不可少的一部分。基于潜在分布假设,分布式词向量,融合了各种聚合型和组合型的词汇语义关系。比如,基于分布式向量空间距离的主题关联,经常不能区分诸如同义词、相似词(car-automobile)或者词
作者:哈工大SCIR 徐啸 本文小结:本文为教程的第二篇,包含教程的 3-6 部分。 相关链接:赛尔笔记 | 自然语言处理中的迁移学习(上) 提纲 介绍:本节将介绍本教程的主题:迁移学习当前在自然语言处理中的应用。在不同的迁移学习领域中,我
238页PPT拿走不谢!
Sebastian Ruder的博士论文《面向自然语言处理的神经网络迁移学习》公开,总共329页,详细探讨了当前自然语言处理(NLP)中最为突出的四个领域:领域适应、多任务学习、跨语言学习和序列迁移学习,是了解NLP迁移学习非常好的文献。
本文介绍一份关于面向自然语言生成的迁移学习的PPT《Transfer Learning for Natural Language Generation》。该PPT以开放领域对话为场景,介绍迁移学习在自然语言生成中的应用。
西湖大学张岳博士在EMNLP2018 上做的Tutorial。自然语言处理中的很多任务包含多个步骤。比如,分词是很多中文处理任务的基础。每个步骤任务可以分别建模,形成一个多部模型。然而,多部模型具有两个缺点。首先,不同步骤之间存在错误蔓延。
【导读】本文为大家带来的是NAACL2018 tutorial:Deep Learning for Conversational AI,希望对大家理解对话系统技术有所帮助。
我们之前介绍了一系列卡耐基梅隆大学的课程,今天,我们又带来了CMU 2018春季最新的课程“Neural Networks for NLP”介绍,该课程是CMU语言技术学院和计算机学院联合开课,主要内容是教学生如何用神经网络做自然语言处理。