【资源】NLP深度生成模型会议/论文列表

【导读】本文介绍了自然语言处理的深度生成模型，资源，会议地图和论文清单。在谈论深度生成模型时，通常会提到三个模型族：变分自编码器（VAE），生成对抗网络（GAN）和归一化流（Normalizing Flows）。在这三个模型家族中，我们将更加关注VAE，因为它们更有效。GAN是否真的有效仍是一个悬而未决的问题。GAN的有效性更像是鉴别器的正则化，而不是“生成”部分。NLP的VAE模型涉及许多离散结构。对这些结构进行推断是棘手且明智的。

Resources

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      以上是一个非常简化的思维导图。我正在考虑如何改进它。对于我的中国同学来说，有一点值得注意的是，我觉得在我们的大学教育课程中，这个图形建模的部分确实被遗漏了。所以我真诚地建议你认真考虑一下。

      想要跟国内的同学们分享的一点是，图模型的部分在国内计算机的课程体系中严重缺失，我在北大本科的时候几乎听都没听说过，很多内容都是到了哥大之后补上的。但这是机器学习中相当理论和核心的一部分，因此需要认真对待。PRML 中的变分推断一章是很好的入门材料。

NLP Side

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ML Side

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More Applications

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地址连接：

https://github.com/FranxYao/Deep-Generative-Models-for-Natural-Language-Processing

附注：更多深度生成模型资料请上，专知网站查看，

https://www.zhuanzhi.ai/topic/2001726307898767

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