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我想到了一些利用神经网络成功解决的问题:
统计机器翻译(参见ACL-2014最佳论文[1]奖)
情感分析:基于情感树库的语义构成的递归深度模型,句子和文档的分布式表示(Quoc Le 和 Tomas Mikolov)
词性标注:词性标注的字符级表示学习(Cicero Dos Santos和Bianca Zadrozny)
解析:使用组合向量语法进行解析(Richard Socher John Bauer Christopher D. Manning. Andrew Y. Ng)
语篇分析:语篇层次分析的表征学习(Yangfeng Ji and Jacob Eisenstein)
[1] 用于统计机器翻译的快速鲁棒性神经网络联合模型(Jacob Devlin, Rabih Zbib, Zhongqiang Huang, Thomas Lamar, Richard Schwartz和John Makhoul)
转载自 Ke Tran 亚马逊人工智能计算语言学家
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