to-do list

1. 知识图谱（NER-NRE, 文本匹配）：

实战类的分享文章：
工业界如何解决NER问题？12个trick，与你分享～
标注数据存在错误怎么办？MIT&Google提出用置信学习找出错误标注（附开源实现）
nlp中的实体关系抽取方法总结
文本匹配相关方向打卡点总结（数据，场景，论文，开源工具）

知识图谱理论系统学习：
CS520

2. 预训练模型：

实战类的分享文章：模型剖析+跟练 from NLP从入门到放弃
NLP的游戏规则从此改写？从word2vec, ELMo到BERT
谈谈我对ELECTRA源码放出的看法

NLP预训练模型理论系统学习：
CS224N

3. 炼丹（调参），数据增强，净化数据集经验贴

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1）炼丹

2）数据增强
一文了解NLP中的数据增强方法
标注样本少怎么办？「文本增强+半监督学习」总结（从PseudoLabel到UDA/FixMatch）

3）净化数据集