NLP Town
Comparing Sentence Similarity Methods Finding the similarity between two sentences is central to many NLP applications. Comparing Sentence Similarity Methods By Yves Peirsman, 2 May 2018 Word embeddings have become widespread in Natural Language Processing. They allow us to easily compute the semantic similarity between two words, or to find the words most similar to a target word. However, often
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) 発表論文集
会場 本会議，チュートリアル，ワークショップ 会場：岡山コンベンションセンター（ママカリフォーラム） 所在地：〒700-0024 岡山県岡山市北区駅元町 14 番 1 号 JR 岡山駅 中央改札口から徒歩約 3 分 http://www.mamakari.net/ 受付 岡山コンベンションセンター（ママカリフォーラム） 3F302（3F 302会議室）（3月12-15日） 1F付近（3月16日） 託児室 無料の臨時託児室を設置（要事前申込．場所は申込者に連絡） スポンサー展示 3Fホワイエ，および 3F302（3F 302会議室） 懇親会 日時：3月14日(水) 19:00-21:00 会場：ホテルメルパルク岡山 所在地：〒700-0984 岡山県岡山市北区桑田町 1-13 JR 岡山駅後楽園口（東口）から徒歩約 7 分 https://www.mielparque.jp/okayama/
Very Deep Convolutional Networks for Text Classification
The dominant approach for many NLP tasks are recurrent neural networks, in particular LSTMs, and convolutional neural networks. However, these architectures are rather shallow in comparison to the deep convolutional networks which have pushed the state-of-the-art in computer vision. We present a new architecture (VDCNN) for text processing which operates directly at the character level and uses on
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万病辞書 | mednlp
Deep Learning for NLP: Advancements & Trends
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