自然語言處理研究前沿

1 語言認知與表示模型
1．1 語言認知與語言表示的定義
1．2 研究語言認知與表示的意義與挑戰(zhàn)
1．3 語言表示的模型與方法
1．3．1 詞的表示
1．3．2 句子表示
1．3．3 篇章表示
1．3．4 注意力
1．4 基于預訓練模型的語言表示
參考文獻
2 詞法分析
2．1 引言
2．1．1 詞法分析的任務定義
2．1．2 詞法分析的發(fā)展歷程
2．1．3 詞法分析的數據集和公開評測
2．1．4 分詞的意義與挑戰(zhàn)
2．2 中文分詞
2．2．1 傳統(tǒng)方法
2．2．2 深度學習方法
2．2．3 實驗結果
2．3 命名實體識別
2．3．1 傳統(tǒng)方法
2．3．2 深度學習方法
2．3．3 實驗結果
2．4 詞性標注
2．4．1 傳統(tǒng)方法
2．4．2 深度學習方法
2．4．3 實驗結果
2．5 應用
2．6 小結
參考文獻
3 句法語義分析
3．1 引言
3．2 任務定義
3．2．1 依存句法分析（樹）
3．2．2 語義角色標注
3．2．3 語義依存分析（圖）
3．2．4 其他語義表示方法
3．2．5 數據集
3．2．6 相關評測
3．3 序列標注
3．3．1 條件隨機場
3．3．2 深度序列標注
3．3．3 語義角色標注
3．4 基于圖的方法
3．4．1 基于圖的依存句法分析方法
3．4．2 基于圖的語義依存分析方法
3．5 基于轉移的方法
3．5．1 基于轉移的依存句法分析方法
3．5．2 基于轉移的語義依存分析方法
3．6 句法語義分析的進展與挑戰(zhàn)
3．6．1 半監(jiān)督學習
3．6．2 主動學習
3．6．3 句法數據標注現狀
3．6．4 遷移學習
3．7 句法語義分析的應用
3．7．1 作為抽取規(guī)則
……
4 知識圖譜
5 文本分類與自動文摘
6 情感分析
7 信息檢索與推薦的神經網絡方法：前沿與挑戰(zhàn)
8 自動問答與機器閱讀理解
9 機器翻譯
10 深度學習在社會計算中的應用與進展
索引