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NLP 领域里的8 种文本表示方式及优缺点
文本表示（ text representation）是NLP任务中非常基础，同时也非常重要的一部分。本文将介绍文本表示的发展历史及各方法的优缺点
BERT和Transformer到底学到了什么
BERT为什么能有这么好的效果，深入其原理本身，又究竟好在哪里？在AI ProCon 2019大会上，新浪微博机器学习团队AI Lab负责人张俊林为大家深入分享了《BERT和Transformer到底学到了什么？》
「59页PDF」自然语言处理 NLP 基本概念大全（免费下载）
easyai.tech 发现入门人工智能是一件很难的事情，尤其是对于非技术人员。
于是我们将国内外优秀的科普内容用最通俗易懂的方式整合到一起，专门针对非技术人员，让大家都能理解人工智能领域里的基本概念。
2019 最新的 Transformer 模型：XLNET，ERNIE 2.0和ROBERTA
大型预训练语言模型无疑是自然语言处理（NLP）最新研究进展的主要趋势。
回顾过去20年 NLP 的发展趋势
通过 ACL 的论文来看看过去20年，NLP 的发展趋势。
8个步骤解决90%的NLP问题
我们将从最简单的方法开始，然后转向更细微的解决方案，例如特征工程，单词向量和深度学习。
百度阅读理解技术研究及应用
本报告分为以下4个部分：1. 什么是机器阅读理解？2. 阅读理解技术的进步。3. 阅读理解的更多挑战。4. 百度阅读理解技术的研究工作
微软提出通用预训练模型MASS，自然语言生成任务超越BERT、GPT！
微软亚洲研究院的研究员在ICML 2019上提出了一个全新的通用预训练方法MASS，在序列到序列的自然语言生成任务中全面超越BERT和GPT。在微软参加的WMT19机器翻译比赛中，MASS帮助中-英、英-立陶宛两个语言对取得了第一名的成绩。