讲述语言模型的发展历史，对阶段性较有代表性的工作进行了简述，同时对一些重要的技术细节展开了分析，主要从n-gram语言模型到BERT预训练语言模型，同时对这些模型的应用场景也进行了阐述，可以帮助我们整理思路，提供学习素材。
2021-04-15 10:31:54
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Deep Learning for Sentiment Analysis : A Survey（深度学习情感分析综述）
2021-04-14 14:51:49
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word2vec Skip-Gram模型的简单实现 包括预料库 从维基百科提取出来的 。代码是python3的，可以直接运行。
2021-04-09 20:33:15
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2021-04-09 20:30:51
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Python 对用户友好的一个方式是你可以在交互式 解释器——将要运行你的 Python 代码
的程序——里面直接打字。你可以通过一个简单的叫做交互式开发环境（Interactive DeveL
opment Environment，简称 IDLE）的图形接口来访问 Python 解释器。在 Mac 上，你可以在
“应用程序→MacPython”中找到；在 Windows 中，你可以在“程序→Python”中找到。在
Unix 下，你可以在 shell 输入“idle”来运行 Python（如果没有安装，尝试输入 python）。解
释器将会输入关于你的 Python 的版本简介
2021-04-09 16:48:23
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