邓力博士及刘洋博士等人合著的 Deep Learning in Natural Language Processing 一书系统介绍深度学习在 NLP 常见问题中的应用,而且是目前对此方面研究最新、最全面的综述。 本书还对 NLP 未来发展的研究方向进行了探讨,包括神经符号整合框架、基于记忆的模型、先验知识融合以及深度学习范式(如无监督学习、生成式学习、多模学习、多任务学习和元学习等)。

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Deep+Learning+in+Natural+Language+Processing.pdf
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现实生活中常常会有这样的问题:缺乏足够的先验知识,因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地,我们希望计算机能代我们完成这些工作,或至少提供一些帮助。根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题,称之为无监督学习
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