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自然语言处理Firstatall 因为本人换系统之前都在用oneNote，在ubuntu上部署不便，所以将一些常用的信息写成博客 本文主要引用Ruder大神的NLP-proress做了一下翻译和提取原文地址:传送门1.前沿技术StateoftheArt 机器学习和自然语言处理（NLP）的研究近来发展

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过去的几年里，在NLP（自然语言处理）领域，我们已经见证了多项令人难以置信的突破，如ULMFiT、ELMo、Facebook的PyText以及谷歌的BERT等等。这些技术大大推进了NLP的前沿性研究，尤其是语言建模。只要给出前几个单词的顺序，我们就可以预测下一个句子。但更重要的是，机器也找到了长期无法实现推

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一、字符串操作#1、去空格及特殊符号>>>s='hello,world!'>>>prints.strip()>>>prints.lstrip('hello,')>>>prints.rstrip('!')hello,world!world!hello,world#2、连接字符串>>>sStr1=

本文采用pytorch3.6构建多层神经网络与逻辑回归在本文的情感分类预测准确率对比，实验结果显示逻辑回归在少量样本的情况下泛化能力较强。本文承接的是上一份博客的数据集以及文档特征提取方法。逻辑回归，     0.8599863178812261多层神经网络，  0.7898165944554842

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首先感谢一下joey老师，通过深度之眼这个平台认识的skip-gram听cs224n老师几次，总是没有完全理解，这次有了一个较好的认识。先附上官方notehttps://web.stanford.edu/class/cs224neadings/cs224n-2019-notes01-wordvecs1.pdf先大致写一下这个note里面有讲什么吧：Introductio