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NLP 領域裡的8 種文本表示方式及優缺點
文本表示（ text representation）是NLP任務中非常基礎，同時也非常重要的一部分。本文將介紹文本表示的發展歷史及各方法的優缺點
BERT和Transformer到底學到了什麼
BERT為什麼能有這麼好的效果，深入其原理本身，又究竟好在哪裡？在AI ProCon 2019大會上，新浪微博機器學習團隊AI Lab負責人張俊林為大家深入分享了《BERT和Transformer到底學到了什麼？》
「59頁PDF」自然語言處理 NLP 基本概念大全（免費下載）
easyai.tech 發現入門人工智能是一件很難的事情，尤其是對於非技術人員。
於是我們將國內外優秀的科普內容用最通俗易懂的方式整合到一起，專門針對非技術人員，讓大家都能理解人工智能領域裡的基本概念。
2019 最新的 Transformer 模型：XLNET，ERNIE 2.0和ROBERTA
大型預訓練語言模型無疑是自然語言處理（NLP）最新研究進展的主要趨勢。
回顧過去20年 NLP 的發展趨勢
通過 ACL 的論文來看看過去20年，NLP 的發展趨勢。
8個步驟解決90%的NLP問題
我們將從最簡單的方法開始，然後轉向更細微的解決方案，例如特徵工程，單詞向量和深度學習。
百度閱讀理解技術研究及應用
本報告分為以下4個部分：1. 什麼是機器閱讀理解？2. 閱讀理解技術的進步。3. 閱讀理解的更多挑戰。4. 百度閱讀理解技術的研究工作
微軟提出通用預訓練模型MASS，自然語言生成任務超越BERT、GPT！
微軟亞洲研究院的研究員在ICML 2019上提出了一個全新的通用預訓練方法MASS，在序列到序列的自然語言生成任務中全面超越BERT和GPT。在微軟參加的WMT19機器翻譯比賽中，MASS幫助中-英、英-立陶宛兩個語言對取得了第一名的成績。