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2019 fue un año impresionante para el campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL). En este informe, quiero destacar algunas de las historias más importantes relacionadas con el aprendizaje automático y la PNL que encontré en 2019. Me centraré principalmente en la PNL, pero también destacaré algunas historias interesantes relacionadas con la IA en general. Los titulares no están en un orden particular. Las historias pueden incluir publicaciones, esfuerzos de ingeniería, informes anuales, la liberación de recursos educativos, etc.
PDF de "NLP 2019 destacados"
Ha sido un gran año para el campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL) y para el aprendizaje automático en su conjunto. Ha habido muchas tendencias y historias de ruptura, con resultados de última generación y nuevas instrucciones de investigación interesantes. Le debemos todo este progreso a los brillantes investigadores de todo el mundo y los millones de desarrolladores que dedican su tiempo completo para mejorar las herramientas que facilitan a todos aprender y progresar en el campo. Hemos sido testigos de un aumento en el aprendizaje de transferencia y otras áreas de investigación de nicho, como la ética de IA.
En este informe, he proporcionado un resumen de todas las historias de PNL más grandes del año (2018) provenientes de la academia y la industria. Espero que este informe sirva como guía para el investigador y desarrollador que desea comenzar a aprender sobre este campo y también para el experto que desea repasar algunos de los últimos avances. Los temas seleccionados se basan exclusivamente en la observación personal, por lo que es muy posible que me haya perdido otras historias importantes. De hecho, las historias compartidas aquí son una compilación extendida del boletín NLP publicado semanalmente en la publicación Dair.ai. He hecho un esfuerzo por clasificar las historias de la mejor manera posible para que el informe pueda beneficiar a tantos lectores como sea posible. Tenga en cuenta que el informe está destinado a no ser técnico con el propósito de llegar a la mayor cantidad de lectores posible. Las historias se clasifican principalmente por los siguientes temas clave: ética de IA, publicaciones de investigación, tendencias, educación, recursos, industria y mucho más.
PDF de "NLP 2018 Highlights"
Si está interesado en extender este informe para el próximo año (2020), póngase en contacto conmigo a través de Twitter (@Omarsar0) o en [email protected].
Si usa este informe como referencia, cite:
@misc{saravia2019nlp,
title={NLP Year in Review — 2019},
author={Saravia, Elvis},
journal={https://dair.ai/NLP_Year_in_Review-2019/},
year={2019}
}
