【论文】最新自然语言处理领域顶会论文大合集!

2020 年 5 月 24 日 深度学习自然语言处理


  【导读】 本资源整理了近几年,自然语言处理领域各大AI相关的顶会中,一些经典、最新、必读的论文,涉及NLP领域相关的,Bert模型、Transformer模型、迁移学习、文本摘要、情感分析、问答、机器翻译、文本生成、质量评估、纠错(多任务、masking策略等。)、Probe、多语言、领域相关、多模态、模型压缩、谓词填充、Analysis、分词解析NER、代词指代消解、词义消歧、情感分析、关系抽取、知识库、文本分类等,几乎涵盖所有领域。
资源目录


  • Bert 模型

  • Transformer 模型

  • Transfer Learning

  • 文本摘要

  • 情感分析

  • 问答系统

  • 机器翻译

  • Surver paper

  • 下游任务

    • 对话系统

    • 谓词填充

    • Analysis

    • 分词解析NER

    • 代词指代消解

    • 词义消歧

    • 情感分析

    • 关系抽取

    • 知识库

    • 文本分类

    • WSC·WNLI NLI

    • 常识推理

    • 摘要抽取

    • 信息抽取

  • 文本生成

  • 质量评估

  • Modification (multi-task, masking strategy, etc.)

  • Probe

  • 多语言

  • 领域相关

  • Multi-modal:多模态

  • Model compression:模型压缩



论文列表



传送门:https://github.com/changwookjun/nlp-paper


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狭义的情感分析(sentiment analysis)是指利用计算机实现对文本数据的观点、情感、态度、情绪等的分析挖掘。广义的情感分析则包括对图像视频、语音、文本等多模态信息的情感计算。简单地讲,情感分析研究的目标是建立一个有效的分析方法、模型和系统,对输入信息中某个对象分析其持有的情感信息,例如观点倾向、态度、主观观点或喜怒哀乐等情绪表达。

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