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《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》阅读笔记
领域：强化学习 强化学习很久以来的一个重要挑战就是学习control agents能够直接从高维度的场景输入，例如视觉或者语言中。大多数成功的R...
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《Learning Structured Representation for Text Classification via Reinforcement Learning》阅读笔记解决问题：Representation Learning 解决方法：policy gradient reinforcement learning...
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《Learning Latent Opinions for Aspect-level Sentiment Classification》阅读笔记论文来源：AAAI2018 本文的创新点：standard attention does not model structural depend...
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《SemEval-2018 Task7: Effectively Combining Recurrent and Convolutional Neural Networks for Relation Classification and Extraction》阅读笔记论文链接：https://www.paperweekly.site/papers/1833 非结构化text中的针对实体关系抽取任务，SemEv...
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《A C-LSTM Neutral Network for Text Classification》阅读笔记将CNN和LSTM结合起来学习句子的representation，在情感分类和问题分类的任务上都取得了很好的结果。 Traditional se...
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《Targeted Aspect-Based Sentiment Analysis via Embedding Commonsense Knowledge into an Attentive LSTM》阅读笔记论文链接：http://www.sentic.net/sentic-lstm.pdf 会议：2018 AAAI 文章对Attention机制的解...
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《A Structured Self-Attentive Sentence Embedding》阅读笔记论文来源：ICLR 2017 本文利用self-attention的方式去学习句子的embedding，表示为二维矩阵，而不是一个向量，矩阵中的...
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《Learning to Attend via Word-Aspect Associative Fusion for Aspect-based Sentiment Analysis》阅读笔记论文来源：AAAI 2018 本文增加了modeling word-aspect之间的关系，模型采用了循环卷积和循环相关性(circular c...
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《DR-BiLSTM: Dependent Reading Bidirectional LSTM for Natural Language Inference》阅读笔记论文链接：https://arxiv.org/pdf/1802.05577.pdf
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