NLP for Work


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Natural Language Processing for Work
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Репост из: 现代穴居人
自然语言语法理论教材x
https://www.ling.upenn.edu/~beatrice/syntax-textbook/














Репост из: 小声读书 🧤
It takes a planet.pdf
830.7Кб
2019 年 8 月,国际顶级期刊《自然生物技术》杂志(Nature Biotechnology)发表了由国际著名 AI 学者 Scipps 研究转化研究所所长兼创始人 Eric Topol 与李开复合著的述评文章《It takes a planet》,讲解了深度学习在医疗健康领域的利用,中美应该合作,而不是对抗。

https://www.nature.com/articles/s41587-019-0214-z








比较欣喜的效果是这种同时训练、同时预测的方法,相当于甚至超过了单独预测的SOTA模型。


第二种表示方法叫做Joint Span。其思想是递归地对每个节点定义一个元组,其中包括了所有子节点的定义,以及本节点的head和其他词的依存关系,以及本节点的范畴。对于依存边的标签(例如nsubj, obj, amod等)有一个单独的双线性模块通过父子节点进行预测。训练过程可参考原文。


第一种表示方法叫做Division Span。短语被分为左右两种,左型短语中所有的非核心词都在左边(H-前缀),右型短语则相反。因此通过将NP范畴划分为H-NP和普通NP,就能同时得到成分句法范畴,以及核心词和非核心词的依存关系(H-NP的核心词是最右边的词,和左边一一连起来即可)。


句法分析一般分为成分句法和依存句法两类,在实际操作中依存句法的树库往往是从成分句法树库用规则的方法转换过去的,因此这也是本文的出发点之一,试图同时完成两类句法分析。
自然地,本文的关键问题就变成了如何利用HPSG的形式将成分句法和依存句法同时表达出来。


Head-Driven Phrase Structure Grammar Parsing on Penn Treebank
https://www.aclweb.org/anthology/P19-1230
本文来自上交,发表在ACL2019,其核心思想是使用HPSG(核心驱动的短语上下文无关语法)来做句法分析。
模型的结构与传统方法相似,是一个训练好的打分模块再加上动态规划的CKY结构预测算法。






https://news.ycombinator.com/item?id=2416566
"In this article we present a mathematical data model for the most common noSQL databases—namely, key/value relationships—and demonstrate that this data model is the mathematical dual of SQL's relational data model of foreign-/primary-key relationships."

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