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PaperWeekly 第十九期 --- 新文解读（情感分析、机器阅读理解、知识图谱、文本分类）

引 本期的PaperWeekly一共分享四篇最近arXiv上发布的高质量paper，包括：情感分析、机器阅读理解、知识图谱、文本分类。人工智能及其相关研究日新月异，本文将带着大家了解一下以上四个研究方向都有哪些最新进展。四篇paper分别是： 1、Lingui
青衫无名 7年前 3071

OpenAI最新成果：无监督情绪神经元（水军面临失业威胁……）

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） OpenAI公布了一项最新成果：一个无监督的系统，很好的学会了表征感情。尽管这个系统目前只用亚马逊商品的顾客评价做了训练，能预测评价文本中的下一个字。 这项研究还发现一个独特的“情感神经元”，包含几乎所有的情感信号。
行者武松 7年前 849

自然语言处理中的深度学习发展史和待解难题

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 自然语言处理（NLP）是指机器理解并解释人类写作与说话方式的能力。近年来，深度学习技术在自然语言处理方面的研究和应用也取得了显著的成果。 技术博客Sigmoidal最近发布了一篇文章，作者是机器学习工程师Rafal。
行者武松 7年前 868

历史回顾——NLP问题解决方案的演变史

NLP-深度学习时代之前： 在深度学习来临之前的日子里，在自然语言处理算法（NLP）领域出乎意料地有许多相对成功的经典挖掘算法，对于像垃圾邮件过滤或词类标记问题可以直接使用可解释的模型来解决它们。 但并非所有问题都可以通过这种方式解决，简单的模型不能充分捕捉
【方向】 6年前 2333

TensorFlow入门（五）多层 LSTM 通俗易懂版

前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历，发现网上虽然也有不少教程，其中很多都是根据官方给出的例子，用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型，比如： tensorflow笔记：多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太
云栖希望。 7年前 2441

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