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2019 a été une année impressionnante pour le domaine du traitement du langage naturel (PNL). Dans ce rapport, je veux souligner certaines des histoires les plus importantes liées à l'apprentissage automatique et à la PNL que j'ai rencontrées en 2019. Je me concentrerai principalement sur la PNL, mais je mettrai également en évidence quelques histoires intéressantes liées à l'IA en général. Les titres ne sont pas dans un ordre particulier. Les histoires peuvent inclure des publications, des efforts d'ingénierie, des rapports annuels, la publication de ressources éducatives, etc.
PDF de "NLP 2019 Faits saillants"
Cela a été une grande année pour le domaine du traitement du langage naturel (PNL) et pour l'apprentissage automatique dans son ensemble. Il y a eu de nombreuses tendances et des histoires de rupture, avec des résultats de pointe et de nouvelles directions de recherche intéressantes émergeant. Nous devons tous ces progrès vers les brillants chercheurs du monde entier et les millions de développeurs consacrant leur temps plein pour améliorer les outils qui facilitent l'apprentissage et la progression du domaine. Nous avons été témoins d'une augmentation de l'apprentissage des transfert et d'autres domaines de recherche de niche tels que l'éthique de l'IA.
Dans ce rapport, j'ai fourni un résumé de toutes les plus grandes histoires de la PNL de l'année (2018) provenant du monde universitaire et de l'industrie. J'espère que ce rapport servira de guide pour le chercheur et le développeur qui souhaite commencer à apprendre ce domaine et aussi pour l'expert qui souhaite se réprimer certaines des dernières avancées. Les sujets sélectionnés sont basés uniquement sur l'observation personnelle, il est donc très possible que j'ai raté d'autres histoires importantes. En fait, les histoires partagées ici sont une compilation prolongée de la newsletter NLP publiée chaque semaine sur la publication Dair.ai. J'ai fait un effort pour classer les histoires de la meilleure façon possible afin que le rapport puisse bénéficier au plus grand nombre de lecteurs que possible. Veuillez noter que le rapport est censé être non technique dans le but d'atteindre autant de lecteurs divers que possible. Les histoires sont principalement classées par les sujets clés suivants: l'éthique de l'IA, les publications de recherche, les tendances, l'éducation, les ressources, l'industrie et bien plus encore.
PDF de "NLP 2018 Faits saillants"
Si vous êtes intéressé à étendre ce rapport pour l'année à venir (2020), contactez-moi via Twitter (@ OMarsar0) ou à [email protected].
Si vous utilisez ce rapport comme référence, veuillez citer:
@misc{saravia2019nlp,
title={NLP Year in Review — 2019},
author={Saravia, Elvis},
journal={https://dair.ai/NLP_Year_in_Review-2019/},
year={2019}
}
