這份NLP研究進展彙總請收好，GitHub連續3天最火的都是它
方栗子 發自 凹非寺
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
最近，有一份自然語言處理 (NLP) 進展合輯，一發布就受到了同性交友網站使用者的瘋狂標星，已經連續3天高居GitHub熱門榜首位。
合集裡面包括，20多種NLP任務前赴後繼的研究成果，以及用到的資料集。
這是來自愛爾蘭的Sebastian Ruder，傾力彙總而成。
他在愛爾蘭國立大學 (戈爾韋) 讀博。另一個身份，是AI創業公司Aylien的研究人員。
塞巴斯蒂安說，NLP近來發展太快了，即便作為局內人，也很難順暢地跟進這個領域裡發生的事。
無微不至的倉庫
要找到最常用的資料集，要了解自己研究的問題有了哪些新進展，還是很費力的。
所以，他就在GitHub上面建了一個倉庫，追蹤各種
這是一間整齊的倉庫，任務是按字母順序排列——
· 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
作為一個情緒型選手，我點開了情緒分析 (Sentiment Analysis) 的頁面。
這裡的資料集很親切，比如IMDb，電影評分網站的資料。
再比如，“ (姑且稱為) 美國的大眾點評”，Yelp的店鋪評論資料集。
每個資料集下面，都有相關研究的列表，以及所用模型的準確度。
當然，情緒的二分類 (Binary Classification) ，以及細粒度分類 (Fine-Grained Classification) ，作為兩種問題，列表也是分開的。
這人文關懷，無微不至。
未解之謎
塞巴斯蒂安還說了，上面列出的那些，是已經開始追蹤的NLP任務。
還有一些任務，被他加入了心願單——
· Bilingual dictionary induction
· Discourse parsing
· Entity Linking
· Information extraction
· Keyphrase extraction
· Knowledge base population (KBP)
· More dialogue tasks
· Relation extraction
· Semi-supervised learning
這些問題的進展，在他那裡還是未解之謎。
深知以一己之力難以將這部分內容補充完整，程式設計師還給了詳細的參與步驟，希望廣大NLP戰士，可以互相取暖。
去看一看
塞巴斯蒂安給NLP的愛，很深沉了。
他的部落格，各位同行或許也很眼熟了。
變身前：Sebastianruder.com
變身後：Ruder.io
沒有收藏的話，現在可以收藏一下。
當然，這裡也要手動貼上NLP倉庫的地址：
https://github.com/sebastianruder/NLP-progress
且去走一遭。
— 完 —
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