前几天断更了，现在根据阅读的材料进行一些补充。
模型驱动 + 数据驱动 = 自然语言表示学习
sentiment
classification
entity extraction
translation
topic modeling
深度学习 = 表示学习 + 浅层学习
分布式表示：压缩、低维、稠密向量
词、短语：组合语义模型
句子：序列模型、递归模型、卷积模型、自注意力模型
篇章：层次模型
Transformer：可能是目前为止最适合NLP的模型
ALBERT: A Lite BERT for Self-Supervised Learning of Language Representations (Lan et al., arXiv:1909.11942) 更小的词向量维度(128) 跨层参数共享(类似循环神经网络) 将下句预测(NSP)改为句子顺序预测(SOP)
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