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2019 war ein beeindruckendes Jahr für das Gebiet der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). In diesem Bericht möchte ich einige der wichtigsten Geschichten im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und NLP hervorheben, auf die ich 2019 gestoßen bin. Ich werde mich hauptsächlich auf NLP konzentrieren, aber ich werde auch einige interessante Geschichten im Allgemeinen im Allgemeinen hervorheben. Die Schlagzeilen sind in keiner bestimmten Reihenfolge. Geschichten können Veröffentlichungen, Ingenieurbemühungen, jährliche Berichte, die Veröffentlichung von Bildungsressourcen usw. umfassen.
PDF von "NLP 2019 Highlights"
Es war ein großes Jahr für das Gebiet der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und für maschinelles Lernen insgesamt. Es gab viele Trends und Bruchgeschichten mit hochmodernen Ergebnissen und neuen interessanten Forschungsrichtungen. Wir sind all diesen Fortschritten den brillanten Forschern auf der ganzen Welt und den Millionen von Entwicklern zu verdanken, die ihre Vollzeit für die Verbesserung von Tools widmen, die es jedem erleichtern, das Feld zu lernen und voranzukommen. Wir haben einen Anstieg des Transferlernens und andere Forschungsbereiche wie KE -Ethik miterlebt.
In diesem Bericht habe ich eine Zusammenfassung aller größten NLP -Geschichten des Jahres (2018) aus der Wissenschaft und der Branche vorgelegt. Ich hoffe, dieser Bericht dient als Leitfaden für den Forscher und Entwickler, der über diesen Bereich lernen möchte, und auch für den Experten, der einige der neuesten Fortschritte auffrischen möchte. Die ausgewählten Themen basieren nur auf der persönlichen Beobachtung. Daher ist es sehr möglich, dass ich andere wichtige Geschichten verpasst habe. Tatsächlich sind die hier geteilten Geschichten eine erweiterte Zusammenstellung des NLP -Newsletters, der wöchentlich in der Veröffentlichung von Dair.ai veröffentlicht wurde. Ich habe mich bemüht, die Geschichten bestmöglich zu kategorisieren, damit der Bericht so viele Leser wie möglich profitieren kann. Bitte beachten Sie, dass der Bericht nicht technisch sein soll, um so viele verschiedene Leser wie möglich zu erreichen. Die Geschichten werden hauptsächlich nach folgenden Schlüsselthemen eingeteilt: AI -Ethik, Forschungsveröffentlichungen, Trends, Bildung, Ressourcen, Industrie und vieles mehr.
PDF von "NLP 2018 Highlights"
Wenn Sie diesen Bericht für das kommende Jahr (2020) erweitern möchten, setzen Sie sich über Twitter (@omarsar0) oder unter [email protected] in Verbindung.
Wenn Sie diesen Bericht als Referenz verwenden, zitieren Sie bitte:
@misc{saravia2019nlp,
title={NLP Year in Review — 2019},
author={Saravia, Elvis},
journal={https://dair.ai/NLP_Year_in_Review-2019/},
year={2019}
}
