资料|自然语言处理中的学习挑战
点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号
重磅干货，第一时间送达
一、资源简介今天给大家分享一份关于nlp的学习挑战资料，这份资料主要讲述了关于nlp中的各种问题的学习和挑战问题，值得大家的学习和收藏。近年来，随着深度学习算法的进步和随着语言学习过程中可用数据的不断增长，自然语言处理技术得到了充分的发展。但该领域中仍存在着很多急需解决的关键问题。今天给大家分享的是来自斯坦福NLP Group的最新报告，介绍自然语言处理技术中的学习挑战。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
官网：https://nlp.stanford.edu/seminar/details/sswayamdipta.shtml
二、主要内容
这份资料主要包括两个部分，第一部分是介绍脚手架学习（scaffolded learning）的范式。脚手架将令我们可以通过一个结构化数据源的归纳偏差，来预测结构相关的不同句子，在这一过程中仅需要使用一些必要的监督信息。我们将展示由此产生的语言表示，在一系列任务中的性能效果，表明即使是在强大的深度学习架构中，语言结构仍然是非常有意义的。
第二部分将展示自然语言处理模型在大数据环境中所展示出来的一些属性，即使这些模型在某些任务中表现出色，有时甚至声称会击败人类，但仔细观察就会发现，模型预测的并不是某种复杂推理的结果，而且任务也没有以通用的方式来完成。相反，这种成功很大程度上依赖了数据集上的标注工作。
最后，资料中讨论该领域中发现的问题，以及未来的工作方向。
三、资源分享
同时为了方便大家，我们把最新资料打包好了，可以直接下载哦~
获取方式：
1. 关注我们的公众号“AI遇见机器学习”
2. 后台回复“nlp的学习挑战” 即可以获取资料哈~（建议复制，避免错字）
推荐阅读
欢迎关注我们，看通俗干货！
最新评论
推荐文章
作者最新文章
你可能感兴趣的文章
Copyright Disclaimer: The copyright of contents (including texts, images, videos and audios) posted above belong to the User who shared or the third-party website which the User shared from. If you found your copyright have been infringed, please send a DMCA takedown notice to [email protected]. For more detail of the source, please click on the button "Read Original Post" below. For other communications, please send to [email protected].
版权声明：以上内容为用户推荐收藏至CareerEngine平台，其内容（含文字、图片、视频、音频等）及知识版权均属用户或用户转发自的第三方网站，如涉嫌侵权，请通知[email protected]进行信息删除。如需查看信息来源，请点击“查看原文”。如需洽谈其它事宜，请联系[email protected]。
版权声明：以上内容为用户推荐收藏至CareerEngine平台，其内容（含文字、图片、视频、音频等）及知识版权均属用户或用户转发自的第三方网站，如涉嫌侵权，请通知[email protected]进行信息删除。如需查看信息来源，请点击“查看原文”。如需洽谈其它事宜，请联系[email protected]。