深度学习必备手册（上）
深度学习作为人工智能的前沿技术，虽然一方面推动者人工智能的发展；但是人类的终极目标是强人工智能，最近也有一些关于类似于笔者认为的广度学习的出现，但是宗其所属，还是应该在深度学习发展的历史上前进。
基于深度学习的智能问答
纵观自动问答系统的技术发展历史，从1950年代因图灵测试而诞生至今，已经有几十年的历史。但真正在产业界得到大家的广泛关注，则得益于2011年Siri和Watson成功所带来的示范效应。自此，自动问答系统较以往任何时候都显得离实际应用更近。这一方面归功于机器学习与自然语言处理技术的长足进步，另一方面得
一文读懂深度学习：从神经元到BERT
自然语言处理领域的殿堂标志 BERT 并非横空出世，背后有它的发展原理。今天，蚂蚁金服财富对话算法团队整理对比了深度学习模型在自然语言处理领域的发展历程。
NLP技术的应用及思考
云栖TechDay第33期，阿里巴巴iDST 自然语言处理部总监上乘带来题为“NLP技术的应用及思考”的演讲。本文主要从NLP背景开始谈起，重点介绍了AliNLP平台，接着分享了NLP相关的应用实例，最后对NLP的未来进行了思考。
LSF-SCNN：一种基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型
本文提出了基于词汇语义特征的跳跃卷积模型LSF-SCNN，通过引入三种优化策略：词汇语义特征LSF、跳跃卷积SC和K-Max均值采样KMA分别在词语、短语、句子粒度抽取更加丰富的语义特征，从而更好的在向量空间构建短文本语义表达模型，并广泛的适用于问答系统QA、释义识别PI和文本蕴含TE等计算成对儿出现的短文本的相似度的任务中。
