- 基础性研究
- 专属NLP研究
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基础性研究
网络结构:transformer改变了nlp的任务方式
- 优化理论(lookahead)
- 对抗训练
- 数据增强(人工构造更多数据)
- 半监督学习(域迁移)
- 元学习(meta learning)(Auto ML)
- 多任务学习(通过数学的方式把语义表示出来)
- 集成学习(动态选择哪个模型去用)
- 图网络(知识图谱…….)
- 知识图谱(专业领域)
- 多模态学习(不同来源的数据集,结构化数据和文本的集合)
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NLP研究
预训练:通用语义特征弄进来(BERT、XLNet)
- 文本分类(落地困难)
- 序列标注(命名实体识别)
- 关系提取
- 依存分析(语法树)
- 语法解析(处理逻辑的系统)
- Seq2Seq
- 文本生成
- 文本推荐
- 翻译
- 指代消解(代词)
- NLP综合性研究:对话机器人、文本校对、文本检索、开源情报系统、Smart BI
