NLP模型 学习并演示一些经典模型 目录 文字神经网络 1.模型展示 2.参数与超参数 sequence_length 问：对于CNN，输入与输出都是固定的，可每个句子长短不一，怎么处理？ 答：需要做定长处理，比如定为n，超过的截断，不足的补0。注意补充的0对后面的结果没有影响，因为后面的max-pooling只会输出替换，补零的项会被过滤掉。 num_classes多分类，分为几类。 vocabulary_size语料库的词典大小，记为| D |。 embedding_size将词向量的

NLP最佳做法 近年来，自然语言处理（NLP）的质量和可用性Swift增长，这有助于推动业务对人工智能（AI）解决方案的采用。 在过去的几年中，研究人员一直在将新的深度学习方法应用于NLP。 数据科学家开始从传统方法过渡到最新技术（SOTA）深度神经网络（DNN）算法，该算法使用在大型文本语料库上预先训练的语言模型。 该存储库包含构建NLP系统的示例和最佳实践，以和。 存储库的重点是研究涉及文本和语言问题的研究人员和从业人员中流行的最新方法和常见方案。 总览 该存储库的目标是构建一套全面的工具

2020年AGI调查 讨论： | | | | | 一些。 但是所有的理论和理论.. and .. 方式-局限性 任务和基准-比较 | 最先进的模型 | | | 数据 当前的工程实践-局限性 计算-局限性 | 所有对手..是 融合->生物+人工智能=>人工愚蠢 | 让我们连接机器和生物大脑 否。让我们与大自然保持一致 科学人工智能 人类人工智能生态系统经济学 | AGI风险，安全措施和组织 | 野生AI | AI学术 人工智能和硬件调查 计算机视觉任务和CNN