# 自然语言处理 #
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干货解析｜深度学习文本分类在支付宝投诉文本模型上的应用
小蚂蚁说：
随着深度学习的快速发展，以及在图像、语音领域取得的不错成果，基于深度学习的自然语言处理技术也日益受到人们的关注。计算机是怎么理解人类的语言的呢？
传统机器学习的应用，常常是利用上述人工总结的文本特征，但往往会遇到一些问题。
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无标注数据是鸡肋还是宝藏？阿里工程师这样用它
针对业务场景中标注数据不足、大量的无标注数据又难以有效利用的问题，我们提出了一种面向行为序列数据的深度学习风控算法 Auto Risk，提出通过代理任务从无标注数据中学习通用的特征表示。
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面向开发者的2018年AI趋势分析
本文从开发者的角度分析2018年AI的趋势：拿来即用的AI领域、算法与技术。例如GANs、ONNX、Zoo、AutoML、语音识别、时间序列分析、NLP、高智能机器人等。
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2017年ACL的四个NLP深度学习趋势 （一）：语言结构和词汇嵌入（Linguistic Structure and Word Embeddings）
作者通过分析2017年ACL的论文，以及演讲内容，得出了四个NLP深度学习趋势：Linguistic Structure 、 Word Embeddings、Interpretability 、Attention。今天我们就逐一分析一下这四个深度学习趋势。
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【资源】最新人工智能 10 大主题 Github 清单
Github上最新关于人工智能的Awesome项目，包括深度学习、机器学习、强化学习、深度生成对抗网络、数据科学、自然语言处理、语音处理、计算机视觉、用户建模推荐、知识图谱，涵盖AI的算法、应用等层面，同时也提供了各个主题的Awesome荟萃地址，便于你学习和索引使用！欢迎收藏分享~
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