无先验知识情况下的监督式自然语言处理方法论（基于深度学习）

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一、神经网络研究进展

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二、自监督词表示学习：建模语言，使其能输入到神经网络中

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one-hot编码：高维稀疏表示 ，无需进行参数学习
embedding嵌入：低维稠密表示 ，必须通过参数学习过程 实现 —> 参数学习方式：词向量生成模型Word2Vec

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三、句子编码神经网络

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四、自回归、自编码预训练学习

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