暂时列出需要阅读的论文和博客，按照顺序进行实现 大纲：问题对语义相似度计算-参赛总结第三部分中列举出了相应的模型 https://blog.cs...
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文本匹配学习计划
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Kaggle关于IMDB情感分类过去了17天，按照学习计划来说，已经严重超时了。主要的问题是在数据预处理部分。Kaggle的IMDB情感分析任务其实很简单，train文件用于训...
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Pytorch学习记录- 训练Attention机制的Seq2Seq（论文再读）对Pytorch的Seq2Seq这6篇论文进行精读，第三篇，Bahdanau, D., K. Cho and Y. Bengio, Neural...
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Pytorch学习记录- 训练GRU Seq2Seq（论文再读）对Pytorch的Seq2Seq这6篇论文进行精读，第二篇，Cho, K., et al., Learning Phrase Represent...
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Pytorch学习记录- 使用神经网络训练Seq2Seq（论文再读）对Pytorch的Seq2Seq这6篇论文进行精读，今天重新开始，第一篇，《Sequence to Sequence Learning with...
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Pytorch学习记录-TextMatching几个经典模型Pytorch学习记录-TextMatching文本匹配01本文是对知乎上这篇文章的阅读笔记，查了一下ACL和arXiv历年来关于TextMat...
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Pytorch学习记录-第二部分Text maching
语法纠错部分的推荐文献简单过了一遍，最强的肯定是微软GEC“流畅度提升学习和推断机制”，但是复现应该是比较困难的，而且还要和文本匹配模块进行整合...
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Pytorch学习记录-接近人类水平的GEC（使用混合机器翻译模型）五月第二周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和Text maching的应用方面，读完之后...
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Pytorch学习记录-微软基于Seq2Seq的GEC（流畅度提升学习和推断机制）Pytorch学习记录-GEC语法纠错08五月第二周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和T...
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Pytorch学习记录-基于多层CNNSeq2Seq的GECPytorch学习记录-GEC语法纠错07五月第一周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和T...
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