klzhang的专栏

前沿 | 深度学习在自然语言处理研究上的进展 2016-01-18 复旦大学 邱锡鹏 智能立方 近年来，深度学习在人工智能的多个子领域都取得了显著的进展。在自然语言处理领域，虽然深度学习方法也收到越来越多的关注，在很多任务上也取得了一定效果，但是并没有其它领域那么显著。传统的主流自然语言处理方法是基于统计机器学习的方法，所使用的特征大多数是基于onehot向量表示的各种组合特征。这

NLP 课程笔记 stevenliuyi   http://mooc.guokr.com/note/157/2013-08-02 16:51 课程涵盖范围： NLP 子问题（NLP sub-problems）：词性标注（part-of-speech tagging）、句法分析（parsing）、词义辨识（word-sense disambiguation）

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=402859179&idx=1&sn=57a2efa662ee11a7536da2e59c5ee6c0&scene=0#wechat_redirect 【新智元导读】自然语言理解是人工智能的核心技术，在智能客服、聊天助手、文本推荐、语义理解等领域都有非常多的应用。但自然语言理解相比图