本简书整理了基于深度学习模型的自然语言处理(NLP)的模型研究的最新趋势。它涵盖了深度学习模型(如递归神经网络(RNN),卷积神经网络(CNN)和强化学习)背后的理论描述和实现细节,用于解决各种NLP任务和应用常见。本简书包含NLP任务(例如机器翻译,问题解答和对话系统)的最新研究进展。
本简书内容主要包括:
整合与NLP研究相关最新的重要信息,例如:最新的结果,新的概念和应用,新的基准数据集,代码/数据集等等。
创建一个友好而开放的资源,以帮助指导研究人员和任何有兴趣学习应用于NLP的现代技术的从业者。
一个合作项目,专家研究人员可以根据他们最近的发现和实验结果提出更改建议(例如,合并SOTA结果)。
目录
内容截图