个人方法论文方法研读篇

语法纠错问题

• 【关于 GECToR】 那些你不知道的事

事件抽取

• 【关于 MLBiNet】那些你不知道的事

命名实体识别

• 【关于 Continual Learning for NER】那些你不知道的事

• paperShape 之 Biaffine

• 【关于 嵌套实体识别 之 Biaffine 】 那些你不知道的事

语义匹配

• 【关于 Sentence-BERT】 那些你不知道的事

关键词提取

• 【关于 关键词提取】 那些你不知道的事

• 【关于 KeyBERT 】 那些你不知道的事

语义匹配

• 【关于 DSSM】 那些你不知道的事

• 【关于 文本匹配模型 ESIM 】那些你不知道的事

• 【关于 DC-BERT】 那些你不知道的事

• 【关于 Sentence-BERT】 那些你不知道的事

关系抽取

• 【关于 关系抽取 之 HBT】 那些的你不知道的事

• 【关于 ATLOP】 那些的你不知道的事

• 【关于 实体关系联合抽取论文】那些你不知道的事

Transformers

• 【关于 Efficient Transformers: A Survey】 那些你不知道的事

蒸馏

• 【关于 BERT to TextCNN】那些你不知道的事

• 【关于自训练 + 预训练 = 更好的自然语言理解模型 】 那些的你不知道的事

实体链接

• 【关于 GENER 】 那些你不知道的事

方法解读

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文本匹配方法解读

• 业界大盘点！文本相关性在搜广推三大场景中的应用！

• Github13K！相似搜索百宝箱，文本匹配入门必备！

• NLP系列之句子向量、语义匹配（一）：业务场景思考

• NLP系列之句子向量、语义匹配（二）：BERT_avg/BERT_Whitening/SBERT/SimCSE—方法解读

命名实体识别

• paperShape 之 盘点近年来的命名实体识别

• paperShape 之 SimCSE

关系抽取方法解读

• 从头来看关系抽取

• 从头来看关系抽取-远程监督来袭

• NLP系列之NER/RE：序列标注/层叠指针网络/Multi-head Selection/Deep Biaffine Attn

• IJCAI2021 | 长文本知识抽取：基于语义分割的文档级三元组关系抽取

• 论文小综 | 文档级关系抽取方法（上）

• 论文小综 | 文档级关系抽取方法（下）

Prompt范式

• Prompt范式，真香

• Prompt范式的缘起｜Pattern-Exploiting Training

Query理解

• 业界盘点｜Query理解在搜索中的落地技巧

知识图谱

• ICDE2021 | 利用大规模知识图谱预训练改进对话推荐系统

• IJCAI 2021 | Knowledge is NOT always you need: 外部知识注入预训练模型的利与弊

文本分类

• 心法利器[26] | 以搜代分：文本多分类新思路

Text2SQL

• 文本转SQL？这里有一份Baseline解析

推荐系统

• 推荐系统是如何找到相似用户的？

• 推荐系统技术演进趋势：召回篇

• 推荐系统技术演进趋势：排序篇

• 推荐系统技术演进趋势：重排篇

机器学习

• 5.1 前馈神经网络、网络层数、输入层、隐藏层、输出层、隐藏单元、激活函数的概念

• 5.2 感知机相关；利用tensorflow等工具定义简单的几层网络（激活函数sigmoid），递归使用链式法则来实现反向传播。

• 5.3. 激活函数的种类以及各自的提出背景、优缺点。（和线性模型对比，线性模型的局限性，去线性化）

• 5.4. 深度学习中的正则化

• 5.5. 深度模型中的优化

• XGBoost算法原理小结

• 决策树学习笔记（一）：特征选择

• 决策树学习笔记（二）：剪枝，ID3，C4.5

• 决策树学习笔记（三）：CART算法，决策树总结

• XGBoost之切分点算法

• 【机器学习】决策树总结|ID3 C4.5/C5.0 CHAID CART与QUEST

• KNN算法介绍

• Python随机森林 - CodeProject

TensorFlow

• 干货|TensorFlow开发环境搭建（Ubuntu16.04+GPU+TensorFlow源码编译）

• 简单易用 TensorFlow 代码集，GAN通用框架、函数

• 【文末送书】横向对比三大分布式机器学习平台：Spark、PMLS、TensorFlow

• 从框架优缺点说起，这是一份TensorFlow入门极简教程

• 分布式TensorFlow入门教程

• 独家 | 10分钟带你上手TensorFlow实践（附代码）

• Tensorboard 详解（上篇）

工具篇

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• 实体标注(支持) | 文本分类(支持) | 关系标注(支持)

百面百搭

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机器学习篇

• 【关于 过拟合和欠拟合】那些你不知道的事

• 【关于 归一化】那些你不知道的事

• 【关于 BatchNorm vs LayerNorm】那些你不知道的事

• 【关于 优化算法】那些你不知道的事

• 【关于 正则化】那些你不知道的事

Trick 篇

• 【关于 主动学习】 那些你不知道的事

• 【关于 数据增强 之 对抗训练】 那些你不知道的事

• 【关于 EDA 】那些你不知道的事

• 【关于 文本分类 trick】那些你不知道的事

• 【关于 NER trick】 那些你不知道的事

• 【关于 语义相似度匹配任务中的 BERT】 那些你不知道的事

• 【关于 早停法 EarlyStopping 】那些你不知道的事

• 【关于 NLP 比赛 trick】那些你不知道的事

深度学习 方法篇

• 【关于 CNN】那些你不知道的事

• 【关于 Attention 】那些你不知道的事

NLP 任务篇

• 【关于 文本摘要】 那些你不知道的事

• 【关于 对话系统】那些你不知道的事

• 【关于 文本分类】那些你不知道的事

• 【关于 关系抽取】那些你不知道的事

• 【关于 DNN-CRF 】 那些的你不知道的事

• 【关于 中文领域 NER】 那些的你不知道的事

• 【关于 KBQA】那些你不知道的事

• 【关于 GCN in NLP 】那些你不知道的事

Transformer

• 【关于Transformer】 那些的你不知道的事（上）

• 【关于Transformer】 那些的你不知道的事（中）

• 【关于Transformer】 那些的你不知道的事 (下)

• 【关于 Transformer 代码实战（文本摘要任务篇）】 那些你不知道的事

预训练

• 【关于 TF-idf】 那些你不知道的事

• 【关于 Word2vec】 那些你不知道的事

• 【关于 Elmo】 那些你不知道的事

• 【关于 fastText】 那些你不知道的事

• 【关于Bert】 那些的你不知道的事

• 【关于 Bert 源码解析I 之 主体篇 】 那些的你不知道的事

• 【关于 Bert 源码解析II 之 预训练篇 】 那些的你不知道的事

• 【关于 Bert 源码解析III 之 微调 篇 】 那些的你不知道的事

• 【关于 Bert 源码解析IV 之 句向量生成篇 】 那些的你不知道的事

• 【关于 Bert 源码解析V 之 文本相似度 篇 】 那些的你不知道的事

TopicShare

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• TopicShare 学习小组集结令

• TopicShare 之 浅谈强化学习

五味杂谈

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• 如何打造标准化的数据治理评估体系？

• 如何搭建一个好的数据指标体系？

• 【干货】基于KG的认知智能中台：构建及产业化实践.pdf（附下载链接）

顶会

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AAAI 2021

• 【关于 AAAI 2021 之 关系抽取论文串烧】那些你不知道的事

• 【关于 AAAI 2021 之 命名实体识别论文串烧】那些你不知道的事

• 【关于 AAAI 2021 之 情感分析论文串烧】那些你不知道的事

大数据

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Hadoop

• 兄弟，用大白话告诉你小白都能看懂的Hadoop架构原理【石杉的架构笔记】

• 教你玩转Hadoop分布式集群搭建，进击大数据

Spark 学习

• Spark 学习

• RDD编程，熟悉算子，读写文件

• DataFrame,SparkSQL

• 读取和保存数据

• MLlib流设计，特征工程