【NLP概念合集：一】预训练Pre-Training，微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念：标签PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）降维算法LSA潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis）降维算法LDA隐含狄利克雷分布（LatentDiri

MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。

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MLNLP大会旨在为人工智能、机器学习与自然语言处理领域内的学者提供一个学术交流的平台。

算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的选择和创造能力上有了不小的提升。实话说，机器学习很难，非常难，要做到完全了解算法的流程、特点、实现方法，并在正确的数据面前选择正确的方法再进行优化得到最优效果，我觉得没有个八年十年的刻苦钻研是不可能的事情。其实整个人工智能范畴都属于科研难题，包括模式识别、机器学习、搜索、规划等

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参考文章来源微信公众号——机器学习与自然语言处理。

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关于作者作者小硕一枚，研究方向为机器学习与自然语言处理，欢迎大家关注我的个人博客https://wangjie-users.github.io/，相互交流，一起学习成长。

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一、引言随着大规模语料库的建设和各种语言知识库的出现，基于语料库的统计机器学习方法进入自然语言处理的视野。多种机器学习方法应用到自然语言处理中来并取得了良好的效果，促进了自然语言处理技术的发展。然而，自然语言处理领域仍然有许多课题尚待探索，为机器学习的研究与应用提供了广阔的舞台。本文较系统地介绍了自然语言处理中广泛存在的歧义现象的类型、实例和问题，并提供了我们利用机器学习方法解决其中一些问题的实例

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今天已经是2018的第11天了，这几天有空都在想今年的规划，刚刚过去的2017自己也在总结，总体来说，还是不满意，有很多想法未实现，2018，我会画一张图，不过，在年后了......1机器学习与自然语言处理机器学习算法与自然语言处理

这一方面归功于机器学习与自然语言处理技术的长足进步，另一方面得益于维基百科等大规模知识库以及海量网络信息的出现。然而，现有的自动问答系统所面临的问题远没有完

微软牛津计划介绍2.人脸识别(FaceAPIs)介绍3.语音识别(SpeechAPIs)介绍4.计算机视觉(ComputerVisionAPIs)介绍5.语言理解智能服务(LUIS)介绍6.资源    微软在机器学习与自然语言处理方面积累了大量的资料

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    微软在机器学习与自然语言处理方面积累了大量的资料，同时近1年来，也逐步开放了大量的在线资源。例如在我博客前几个月介绍的Infer.NET项目就是其中1个项目。

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