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[付費5元查看完整內容]現代深度學習技術在自然語言處理的應用（Modern Deep Learning Techniques Applied to Natural Language Processing）

主題： Modern Deep Learning Techniques Applied to Natural Language Processing

簡要介紹： 該文章概述了基于深度學習的自然語言處理（NLP）的最新趨勢。 它涵蓋了深度學習模型（例如遞歸神經網絡（RNN），卷積神經網絡（CNN）和強化學習）背后的理論描述和實現細節，用于解決各種NLP任務和應用。 概述還包含NLP任務（例如機器翻譯，問題解答和對話系統）的最新結果摘要。

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自然語言處理（NLP）是語言學，計算機科學，信息工程和人工智能的一個子領域，與計算機和人類（自然）語言之間的相互作用有關，尤其是如何對計算機進行編程以處理和分析大量自然語言數據 。

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[付費5元查看完整內容]深度學習自然語言處理綜述論文，Natural Language Processing Advancements By Deep Learning: A Survey

題目： Natural Language Processing Advancements By Deep Learning: A Survey

摘要： 自然語言處理(NLP)幫助智能機器更好地理解人類語言，實現基于語言的人機交流。算力的最新發展和語言大數據的出現，增加了使用數據驅動方法自動進行語義分析的需求。由于深度學習方法在計算機視覺、自動語音識別，特別是NLP等領域的應用取得了顯著的進步，數據驅動策略的應用已經非常普遍。本綜述對得益于深度學習的NLP的不同方面和應用進行了分類和討論。它涵蓋了核心的NLP任務和應用，并描述了深度學習方法和模型如何推進這些領域。我們并進一步分析和比較不同的方法和最先進的模型。

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[付費5元查看完整內容]【新書】深度學習自然語言處理，Deep Learning for Natural Language Processing

簡介： 人們在閱讀文章時，可以識別關鍵思想，作出總結，并建立文章中的聯系以及對其他需要理解的內容等方面都做得很出色。深度學習的最新進展使計算機系統可以實現類似的功能。用于自然語言處理的深度學習可教您將深度學習方法應用于自然語言處理（NLP），以有效地解釋和使用文章。在這本書中，NLP專家Stephan Raaijmakers提煉了他對這個快速發展的領域中最新技術發展的研究。通過詳細的說明和豐富的代碼示例，您將探索最具挑戰性的NLP問題，并學習如何通過深度學習解決它們！

自然語言處理是教計算機解釋和處理人類語言的科學。最近，隨著深度學習的應用，NLP技術已躍升至令人興奮的新水平。這些突破包括模式識別，從上下文中進行推斷以及確定情感語調，從根本上改善了現代日常便利性，例如網絡搜索，以及與語音助手的交互。他們也在改變商業世界！

目錄：

  • NLP和深度學習概述
  • 文本表示
  • 詞嵌入
  • 文本相似性模型
  • 序列NLP
  • 語義角色標簽
  • 基于深度記憶的NLP
  • 語言結構
  • 深度NLP的超參數

1深度NLP學習

  • 1.1概述
  • 1.2面向NLP的機器學習方法
  • 1.2.1感知機
  • 1.2.2 支持向量機
  • 1.2.3基于記憶的學習
  • 1.3深度學習
  • 1.4語言的向量表示
  • 1.4.1表示向量
  • 1.4.2運算向量
  • 1.5工具
  • 1.5.1哈希技巧
  • 1.5.2向量歸一化
  • 1.6總結

2 深度學習和語言：基礎知識

  • 2.1深度學習的基本構架
  • 2.1.1多層感知機
  • 2.1.2基本運算符：空間和時間
  • 2.2深度學習和NLP
  • 2.3總結

3文字嵌入

  • 3.1嵌入
  • 3.1.1手工嵌入
  • 3.1.2學習嵌入
  • 3.2word2vec
  • 3.3doc2vec
  • 3.4總結

4文字相似度

  • 4.1問題
  • 4.2數據
  • 4.2.1作者歸屬和驗證數據
  • 4.3數據表示
  • 4.3.1分割文件
  • 4.3.2字的信息
  • 4.3.3子字集信息
  • 4.4相似度測量模型
  • 4.5.1多層感知機
  • 4.5.2CNN
  • 4.6總結

5序列NLP和記憶

  • 5.1記憶和語言
  • 5.1.1問答
  • 5.2數據和數據處理
  • 5.3序列模型的問答
  • 5.3.1用于問答的RNN
  • 5.3.2用于問答的LSTM
  • 5.3.3問答的端到端存儲網絡
  • 5.4總結

6NLP的6種情景記憶

  • 6.1序列NLP的記憶網絡
  • 6.2數據與數據處理
  • 6.2.1PP附件數據
  • 6.2.2荷蘭小數據
  • 6.2.3西班牙語詞性數據
  • 6.3監督存儲網絡
  • 6.3.1PP連接
  • 6.3.2荷蘭小商品
  • 6.3.3西班牙語詞性標記
  • 6.4半監督存儲網絡
  • 6.5半監督存儲網絡：實驗和結果
  • 6.6小結
  • 6.7代碼和數據

7注意力機制

  • 7.1神經注意力機制
  • 7.2數據
  • 7.3靜態注意力機制：MLP
  • 7.4暫態注意力機制：LSTM
  • 7.4.1實驗
  • 7.5小結

8多任務學習

  • 8.1簡介
  • 8.2數據
  • 8.3.1數據處理
  • 8.3.2硬參數共享
  • 8.3.3軟參數共享
  • 8.3.4混合參數共享
  • 8.4主題分類
  • 8.4.1數據處理
  • 8.4.2硬參數共享
  • 8.4.3軟參數共享
  • 8.4.4混合參數共享
  • 8.5詞性和命名實體識別數據
  • 8.5.1數據處理
  • 8.5.2硬參數共享
  • 8.5.3軟參數共享
  • 8.5.4混合參數共享
  • 8.6結論

附錄

附錄A：NLP

附錄B：矩陣代數

附錄C：超參數估計和分類器性能評估

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[付費5元查看完整內容]【圖像分割| 2019最新綜述】生物醫學圖像分割的機器學習技術：技術方面綜述和最新應用介紹，附35頁PDF（Machine Learning Techniques for Biomedical Image Segmentation）

論文主題： Machine Learning Techniques for Biomedical Image Segmentation: An Overview of Technical Aspects and Introduction to State‐of‐Art Applications

論文摘要： 近年來，在開發更精確、更有效的醫學圖像和自然圖像分割的機器學習算法方面取得了重大進展。在這篇綜述文章中，我們強調了機器學習算法在醫學影像領域實現高效準確分割的重要作用。我們特別關注與機器學習方法在生物醫學圖像分割中的應用相關的幾個關鍵研究。我們回顧了經典的機器學習算法，如馬爾可夫隨機場、k-均值聚類、隨機森林等。盡管與深度學習技術相比，此類經典學習模型往往不太準確，但它們往往更具樣本效率，結構也不太復雜。我們還回顧了不同的深度學習結構，如人工神經網絡（ANNs）、卷積神經網絡（CNNs）和遞歸神經網絡（RNNs），并給出了這些學習模型在過去三年中取得的分割結果。我們強調了每種機器學習范式的成功和局限性。此外，我們還討論了與不同機器學習模型訓練相關的幾個挑戰，并提出了一些啟發式方法來解決這些挑戰。

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Learning Context-Sensitive Convolutional Filters for Text Processing

Convolutional neural networks (CNNs) have recently emerged as a popular building block for natural language processing (NLP). Despite their success, most existing CNN models employed in NLP share the same learned (and static) set of filters for all input sentences. In this paper, we consider an approach of using a small meta network to learn context-sensitive convolutional filters for text processing. The role of meta network is to abstract the contextual information of a sentence or document into a set of input-aware filters. We further generalize this framework to model sentence pairs, where a bidirectional filter generation mechanism is introduced to encapsulate co-dependent sentence representations. In our benchmarks on four different tasks, including ontology classification, sentiment analysis, answer sentence selection, and paraphrase identification, our proposed model, a modified CNN with context-sensitive filters, consistently outperforms the standard CNN and attention-based CNN baselines. By visualizing the learned context-sensitive filters, we further validate and rationalize the effectiveness of proposed framework.

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