深度学习自然语言处理阅读清单

2019 年 1 月 13 日 专知

【导读】Github的深度学习自然语言处理阅读清单

https://github.com/IsaacChanghau/DL-NLP-Readings

My Reading Lists of Machine Learning, Natural Language Processing and etc.

Keeping update and appending new things...

Table of Contents

  1. Natural Language Processing

    1. Datasets in NLP

    2. Recurrent Neural Network

    3. Machine Translation

    4. Machine Comprehension and Question Answering

    5. Dialogue, Chatbot and NLG Systems

    6. Sequence Labeling (POS, NER, SRL, RE, Dependency Parsing, Entity Linking, Punctuation Restoration and etc.)

    7. Knowledge Graph and Social Network Representation

    8. Sentiment Analysis and Text Classification

    9. Char/Word Embeddings and Baseline Systems

    10. Sentence Representation, Natural Language Inference and Summarization

    11. Interpretability, Disambiguation, Anaphora and Discourse

    12. Multi-tasks and Unassorted Research Works

  2. Computer Vision (Classification, Detection, Recognition, Captioning and etc.)

  3. Other Network Structures (NTM, Capsule, Autoencoder, GAN, Memory Network, Residual, Highway and etc.)

  4. Neural Network Optimization and Unassorted Research Works

  5. Reinforcement Learning

  6. Robotic Systems

  7. Extreme Learn Machines

  8. Machine, Deep and Reinforcement Learning Resources, Reading Lists and Coding Books

-END-

专 · 知

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自然语言处理(NLP)是语言学,计算机科学,信息工程和人工智能的一个子领域,与计算机和人类(自然)语言之间的相互作用有关,尤其是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据 。

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