收好这份NLP研究进展合辑，它是GitHub热门榜连续3日的榜首

方栗子 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI 最近，有一份自然语言处理 (NLP) 进展合辑，一发布就受到了同性交友网站用户的疯狂标星，已经连续3天高居GitHub热门榜首位。 NLP Progress合辑里面包括，20多种NLP任务前赴后继的研究成果，以及用到的数据集。 这是来自爱尔兰的Sebastian Ruder，倾力汇总而成。 他在爱尔兰国立大学 (戈尔韦) 读博。另一个身份，是AI创业公司Aylien的研究人员。 塞巴斯蒂安说，NLP近来发展太快了，即便作为局内人，也很难顺畅地跟进这个领域里发生的事。 无微不至的仓库 要找到最常用的数据集，要了解自己研究的问题有了哪些新进展，还是很费力的。 所以，他就在GitHub上面建了一个仓库，追踪各种自然语言任务的研究成果，还有对应的数据集。 这是一间整齐的仓库，任务是按字母顺序排列—— · CCG supertagging· Chunking· Constituency parsing· Coreference resolution· Dependency parsing· Dialog· Domain adaptation· Language modelling· Machine translation· Multi-task learning· Multimodal· Named entity recognition· Natural language inference· Part-of-speech tagging· Question answering· Semantic textual similarity· Sentiment analysis· Semantic parsing· Semantic role labeling· Summarization· Text classification 作为一个情绪型选手，我点开了情绪分析 (Sentiment Analysis) 的页面。 这里的数据集很亲切，比如IMDb，电影评分网站的数据。 再比如，" (姑且称为) 美国的大众点评"，Yelp的店铺评论数据集。 每个数据集下面，都有相关研究的列表，以及所用模型的准确度。 当然，情绪的二分类 (Binary Classification) ，以及细粒度分类 (Fine-Grained Classification) ，作为两种问题，列表也是分开的。 这人文关怀，无微不至。 未解之谜 塞巴斯蒂安还说了，上面列出的那些，是已经开始追踪的NLP任务。 还有一些任务，被他加入了心愿单—— · Bilingual dictionary induction· Discourse parsing· Entity Linking· Information extraction· Keyphrase extraction· Knowledge base population (KBP)· More dialogue tasks· Relation extraction· Semi-supervised learning 这些问题的进展，在他那里还是未解之谜。 深知以一己之力难以将这部分内容补充完整，程序员还给了详细的参与步骤，希望广大NLP战士，可以互相取暖。 去看一看 塞巴斯蒂安给NLP的爱，很深沉了。 他的博客，各位同行或许也很眼熟了。 变身前：Sebastianruder.com变身后：Ruder.io 没有收藏的话，现在可以收藏一下。 当然，这里也要手动贴上NLP仓库的地址： https://ift.tt/2tlOG6Z 且去走一遭。 — 完 — 欢迎大家关注我们的专栏：量子位 - 知乎专栏 诚挚招聘 量子位正在招募编辑/记者，工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们！相关细节，请在量子位公众号(QbitAI)对话界面，回复"招聘"两个字。 量子位 QbitAI · 头条号签约作者 վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态 via 量子位 - 知乎专栏 https://ift.tt/2MqW1ck RSS5