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国家二级心理咨询师，擅长NLP亲子教育、原生家庭创伤。
本文基于专家调查和学术会议讨论，总结了NLP中的4个主要开放问题，分别涉及自然语言理解、数据可用性、多文档推理以及模型评估问题。本文作者Sebastian Ruder 是一名很活跃的自然语言处理 研究员。Sebastian 是 AYLIEN的一名研究科学
在本文中，将为大家简单介绍自然语言处理语义建模的概念。语言模型多年来一直受到关注，并且是整个NLP发展的基础。语义模型在最初开始时引起了兴趣，但由于技术复杂性而迅速失败。引入了将单个单词分组为高级语义实体的能力，以帮助解决困扰早期NLP系统的关键问题，即语
恰逢春节假期，研究了一下BERT。作为2018年自然语言处理领域的新秀，BERT做到了过去几年NLP重大进展的集大成，一出场就技惊四座碾压竞争对手，刷新了11项NLP测试的最高纪录，甚至超越了人类的表现，相信会是未来NLP研究和工业应用最主流的语言模型之一
尽管DLATK提供标准如单词切分或SVM分类等NLP方法步骤，但其创新的优势在于分析有用的心理、健康和社会科学：整合语言以外的结构化信息；指定级别和分析单位；连续输出的统计指标；用于社会科学预测问题的鲁棒、久经考验和精确的方法。DLATK集成了多个受欢迎的
自然语言处理正在成为现代深度学习生态系统中最普遍的应用。尽管取得了令人难以置信的进步，但是大规模构建NLP应用仍然具有难以置信的挑战，经常在研究/实验的可能性与模型服务/部署的现实之间出现强烈的摩擦。作为市场上最大的会话环境之一，Facebook多年来一直
命名实体识别就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下图。命名实体识别是NLP领域中的一些复杂任务的基础问题，诸如自动问答，关系抽取，信息检索等 ，其效果直接影响后续处理的效果，因此是NLP研究的一个基础问题。NER一直是NLP领域
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