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2017-11-30  本文已影响0人  xyq_learn

1.词法分析

字典+隐马尔可夫模型(HMM)+最大熵+条件随机场(CRF)
基于深度神经网络的分词,POS词性标注,NER命名实体识别,Parsing句法分析

2.文本篇章分析

Textcnn文本分类
Textsum自动摘要
情感分析
意图识别

3.LDA主题模型

pLSA、共轭先验分布 ——》 LDA

4.词语建模

词向量与相关应用

5.语言模型

n-gram ——》 基于RNN的语言模型 (应用:文本生成)

6.神经序列模型

seq2seq+attention

7.机器翻译

基于统计的机器翻译——》神经网络机器翻译(seq2seq/cnn-seq2seq(facebook))

8.聊天机器人

检索问答——》知识问答,seq2seq结构的generative对话模型,多轮对话

9.知识图谱

知识表示与知识建模
知识抽取与挖掘
知识存储
知识融合
知识推理
语义搜索
知识问答

10.语音识别

参考:

1.CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning
2.CS11-747:Neural Networks for NLP
3.deepnlp

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