深度学习入门系列: 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络
LSTM讲解:LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的?
GRU:人人都能看懂的GRU
经典必读:门控循环单元(GRU)的基本概念与原理
TextCNN讲解: 用Tensorflow实现CNN文本分类
FastText:fastText原理及实践
seq2seq:
sequence to sequence模型
Sequence to Sequence学习简述
Attention:
理解LSTM/RNN中的Attention机制
Attention 机制
浅谈 NLP 中的 Attention 机制
比较全的:深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
对话系统:
对话系统综述
机器翻译:
谷歌的机器翻译模型 Transformer,现在可以用来做任何事了
微软提出新型通用神经机器翻译方法,挑战低资源语言翻译问题
word2vec系列:
word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础
WordNet:WordNet简介
实习面经,仅供参考:暑期实习NLP算法岗面经总结