文件名称：Natural_Language_Processing:从头开始自然语言处理
文件大小：4.33MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 11:45:24
JupyterNotebook
跟踪自然语言处理的进度 目录 问题回答 语义文本相似性 情绪分析 语义解析 语义角色标签 总结 文字分类 本文档旨在跟踪自然语言处理（NLP）的进展，并概述最常见的NLP任务及其相应的数据集的最新技术。 它旨在涵盖传统和核心的NLP任务，例如依赖关系解析和词性标记以及最近的任务，例如阅读理解和自然语言推理。 主要目的是为读者提供基准数据集的快速概述以及他们感兴趣的任务的最新技术，这为进一步研究奠定了基础。 为此，如果存在某个任务的结果已经发布并定期维护的地方（例如公共排行榜），那么将指向读者。 愿望清单 这些是仍然缺少的任务和数据集。 AMR解析 双语词典归纳 语篇解析 实体链接 信息提取 关键短语提取 知识库人口（KBP） 更多对话任务 关系提取 半监督学习 贡献 如果要添加新结果，可以通过请求请求来添加。 为了最大程度地减少噪音并使维护工作在某种程度上易于管理，将首选发表论文
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Natural_Language_Processing-master
----machine_translation.md(2KB)
----Computer_Vision_QA.pdf(2.36MB)
----coreference_resolution.md(1KB)
----Lab02 - CNTK_204_Sequence_To_Sequence.ipynb(58KB)
----Lab04-CNTK_202_Language_Understanding[1].ipynb(9KB)
----1511.04636v5.pdf(938KB)
----text_classification.md(4KB)
----domain_adaptation.md(2KB)
----Lab03%20-%20CNTK_303_Deep_Structured_Semantic_Modeling_with_LSTM_Networks[1].ipynb(28KB)
----ccg_supertagging.md(2KB)
----natural_language_inference.md(3KB)
----LICENSE(1KB)
----part-of-speech_tagging.md(3KB)
----semantic_parsing.md(1KB)
----dialog.md(1KB)
----Lab04-CNTK_202_Language_Understanding.ipynb(42KB)
----named_entity_recognition.md(1KB)
----sentiment_analysis.md(6KB)
----README.md(4KB)
----multimodal.md(2KB)
----multi-task_learning.md(625B)
----summarization.md(2KB)
----question_answering.md(8KB)
----ComputerVision.ipynb(874KB)
----IntroToClassicalNlp[1].ipynb(126KB)
----Untitled3.ipynb(874KB)
----constituency_parsing.md(3KB)
----language_modeling.md(6KB)
----semantic_role_labeling.md(1000B)
----Copy_of_nmt_with_attention.ipynb(31KB)
----dependency_parsing.md(2KB)
----chunking.md(1001B)
----semantic_textual_similarity.md(3KB)