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数据分析  · 公众号  · 大数据  · 2019-12-02 08:16
作者:Nikita Zhiltsov 翻译:王威力 校对:申利彬本文长度约为3000字,建议阅读10分钟本文介绍了NLP在文本相似性、文本分类、序列标注和语言生成中的重要成果。 继续这个系列文章的第一部分(https://medium.com/orb-engineering/naacl-19-notes-practical-insights-for-natural-language-processing-applications-part-i-5f981c92af80),我们调查了NLP任务中最近的一些重要成果,比如文本相似性、文本分类、序列标注、语言生成。 文本相似性2019NAACL中的文章“Correlation Coefficients and Semantic Textual Similarity”( https://www.aclweb.org/anthology/N19-1100)对使用余弦相似性计算词向量的相似性提出了质疑。它的核心想法是,考虑把一个单词或者句子嵌入到N维向量空间。接着可以应用经典的统计学相关性计算方法。按照 ………………………………

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