微信高级研究员解析深度学习在NLP中的发展和应用

CSDN学习会员 CSDN 研究员/技术专家/教授  2018-06-21 02:23:03
1.NLP的基本概念和任务



2.深度学习方法解决NLP任务



3. 对话和机器翻译中的深度学习模型和云端应用



4. 开发者的技能进阶建议



 



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张金超
腾讯微信模式识别中心高级研究员,中国科学院计算技术研究所博士,在ACL,IJCAI等国际会议上发表过多篇论文,主要研究方向为自然语言处理、深度学习、机器翻译、对话系统。
近年来,深度学习方法极大的推动了自然语言处理领域的发展。几乎在所有的NLP任务上我们都能看到深度学习技术的应用,并且在很多的任务上,深度学习方法的表现大大的超过了传统方法。可以说,深度学习方法给NLP带来了一场重要的变革。在本课程中,我们将介绍NLP的基本概念和任务,总结深度学习方法在NLP领域中的发展情况;介绍深度学习方法在对话和机器翻译中的应用,介绍深度学习技术在腾讯部分产品中的应用情况;分析深度学习方法的优劣之处;深度学习方法在NLP领域中最新的研究进展和趋势。

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