基于Transformer的模型已经引领NLP领域，然而基于Transformer的方法随着输入文本长度的增加，计算量剧增，并且Transformer能处理的句子长度受限，已...
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文本太长，Transformer用不了怎么办 -
域适应方法：解决目标任务数据不足域适应是对于存在一些有少量或者没有标注数据的领域完成针对性任务的一个有效手段，目前对于很多任务只要有大量标注数据都能达到比较好的效果，然而标注数据的成本是高昂的，尤其是对某些...
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2019年Philip S. Yu团队的图神经网络综述
使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系，然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理，所以使用深度学习方法来处理。A Comprehensive Survey...
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最新文本分类综述2020-《A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning》摘要。文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。...
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最新文本分类综述2020-《A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning》
摘要。文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。...
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最新文本分类综述2020-《A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning》
摘要。文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。...
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PhD in AI / Reinforcement Learning / Vision
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朱小虎 Neil Zhu，University AI / CSAGI 创始人
