NLP参考资源

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自然语言处理(NLP)入门指南

https://mp.weixin.qq.com/s/GdnnMNrpfzxTbKwIE6lfgQ

NLP技术路线详解

https://www.zhihu.com/question/355125622

NLP领域，你推荐哪些综述性的文章？

https://mp.weixin.qq.com/s/hHAYh52cw8u104OeqJNBNg

一文看懂NLP神经网络发展历史中最重要的8个里程碑！

https://mp.weixin.qq.com/s/PebcTkIanjwh915IVn-oDA

八大步骤解决90%的NLP问题

https://mp.weixin.qq.com/s/bcVGqVkQoVdo3fYUJJkpCQ

NLP入门+实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术

https://mp.weixin.qq.com/s/h0qVaWySv7JmypYNv4OBMw

香侬科技李纪为对初入NLP领域者的一些小建议

https://mp.weixin.qq.com/s/J2b_7o5VuAUD3ze6CngWuA

NLPprogress.com-随时跟进自然语言处理研究最新进展，34个NLP任务的数据、模型、论文与代码

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35页自然语言处理深度学习综述，带你纵览NLP知识全貌

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自然语言处理全家福：纵览当前NLP中的任务、数据、模型与论文

https://mp.weixin.qq.com/s/mU5I7FCIwfwbYl4ED7EIXA

基于深度学习的NLP研究大盘点

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深度学习在文本领域的应用

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五个入门深度学习自然语言处理资源

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自然语言理解-从规则到深度学习

https://mp.weixin.qq.com/s/c7nXiFCI3urS0cbSUSsgYg

哈工大刘挺教授：自然语言处理的十个发展趋势

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTQ4MzQwNQ==&mid=2653318072&idx=1&sn=a4f8912af0b1af816739a483f933803a

NLP概念图及自然语言系统架构简说

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NLP存在的问题与未来的架构

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微软研究院Jianfeng Gao：基于深度学习的自然语言处理导论

https://mp.weixin.qq.com/s/nydByhX-sYROK2-OkUWA2g

基于深度学习的自然语言处理

https://mp.weixin.qq.com/s/fRw4DBX_Gl5CD0kvuiS5ag

最新人机对话系统简略综述

http://mp.weixin.qq.com/s/k4dxj6qTGKNyoTn1uTb_aA

李航：深度学习NLP的现有优势与未来挑战

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一文概述2017年深度学习NLP重大进展与趋势

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2017年回顾：NLP、深度学习与大数据

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2018年自然语言取得不错的研究有哪些？

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一步步教你构建NLP pipeline

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用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等

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CMU神经网络自然语言处理课程推荐的学习资料（非教程）

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自然语言处理（NLP）快速入门指南

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零基础进行神经网络语言建模

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深度学习、机器学习与NLP的前世今生

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60页刘挺教授《中文信息处理前沿技术进展》报告下载

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254页《为NLP研究写出好代码》教程

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Yandex：基于GitHub的超全NLP视频、PPT、作业

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基于深度学习的文本生成 附217页PPT下载

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常见近30种NLP任务的练手项目

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一些自然语言处理基本模型Demo

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深度长文：NLP的巨人肩膀（上）

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NLP的巨人肩膀（下）：从CoVe到BERT

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白硕：人工智能的诗与远方，一文读懂NLP起源、流派和技术

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从语言学到深度学习NLP，一文概述自然语言处理

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万字长文概述NLP中的深度学习技术

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182页PPT带你回顾自然语言推断的前世今生

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微软智能对话方法教程，130页PPT带你了解最新研究进展

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深度学习在自然语言处理中的应用发展史

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《深度自然语言处理的搜索系统》教程, 211页PPT带你从入门到精通

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关系提取简述

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新手入门：Kaggle NLP比赛总结

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NLP中的文本分析和特征工程

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4种常见的NLP实践思路

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自然语言处理机器推理，124页ppt

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简单有效的多标准中文分词

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2019年了,中文分词到底该怎么做?中文分词十年方法大盘点

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漫话中文自动分词和语义识别（上）：中文分词算法

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达观数据告诉你机器如何理解语言－中文分词技术

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达观数据基于Deep Learning的中文分词尝试（上篇）

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达观数据基于Deep Learning的中文分词尝试（下篇）

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聊一聊分词原理

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中文NLP难于英文？从语言学角度看中文NLP、NLU难在哪里

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中文分词做不好，人机自然语言交互当然难以取得突破

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NLP分词的那些事儿

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中文分词调研：任何声称在PKU上拿到97%以上所谓“准确率”的说法，可信度都不高！

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深度学习在NLP中的运用？从分词、词性到机器翻译、对话系统

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中文NLP的分词真有必要吗？李纪为团队四项任务评测一探究竟

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论文：State-of-the-art Chinese Word Segmentation with Bi-LSTMs

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中文分词的古今中外，你想知道的都在这里

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分词，就这？

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从冷战到深度学习：一篇图文并茂的机器翻译史

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对比神经机器翻译和统计机器翻译：NMT的六大挑战

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谷歌的多语种神经网络翻译系统！

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无监督神经机器翻译：仅需使用单语语料库

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Facebook最新对抗学习研究：无需平行语料库完成无监督机器翻译

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无监督式机器翻译，不需要人类干预和平行文本

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用于神经机器翻译的全并行文本生成

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利用价值网络改进神经机器翻译

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仅使用单语语料库的无监督机器翻译

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Facebook开源无监督机器翻译模型和大规模训练语料

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如何为神经机器翻译配置编码器-解码器模型？

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清华大学刘洋：基于深度学习的机器翻译

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无需双语语料库的无监督式机器翻译

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腾讯AI Lab涂兆鹏：如何提升神经网络翻译的忠实度

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非自回归神经机器翻译

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FAIR新一代无监督机器翻译：模型更简洁，性能更优

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如何用技术搞好英俄翻译？

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“博彩众长，自成一家”的神经机器翻译

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微软提出新型通用神经机器翻译方法，挑战低资源语言翻译问题

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如何在Pytorch中通过OpenNMT系统实现神经机器翻译

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facebook的一个开源的翻译类深度学习项目

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TA-NMT：利用大语种语料，提升小语种神经机器翻译能力

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EMNLP 2018基于自适应的多轮解码机制的神经机器翻译模型

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Facebook全新无监督机器翻译法，BLUE测试提升超过10分

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监管机器翻译质量？且看阿里如何搭建翻译质量评估模型

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Facebook开源了两个无监督翻译模型，只用单语就能训练双语

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你可能不再需要Attention：这是一个贼简单的神经机器翻译架构