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条件随机场文献阅读指南

Deep Learning Specialization on Coursera

  与最大熵模型相似,条件随机场(Conditional random fields,CRFs)是一种机器学习模型,在自然语言处理的许多领域(如词性标注、中文分词、命名实体识别等)都有比较好的应用效果。条件随机场最早由John D. Lafferty提出,其也是Brown90的作者之一,和贾里尼克相似,在离开IBM后他去了卡耐基梅隆大学继续搞学术研究,2001年以第一作者的身份发表了CRF的经典论文 “Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data”。 继续阅读

统计机器翻译文献阅读指南

Deep Learning Specialization on Coursera

  在《如何学习自然语言处理》中,关于阅读文献,nlpers的作者曾计划在之后的博客中列出一些领域的“必读(must reads”)文献,这的确是一个不错的对于初学读者有帮助的方法,不过nlpers的这个系列没能写出很多领域。 继续阅读