1.StanfordNLP工具包
stanfordNLP工具包的内容及相关使用见以下链接：[https://baijiahao.baidu.com/s?id=1624150656027338658&wfr=spider&for=pc]
2.NLP中的分词模型–GloVe模型
1）原理：基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型对词汇进行向量化表示，输入是语料库，输出是词向量。
2）于skip-grim和CBOW的区别
skip-grim:只关注上下文的单个单词
CBOW：关注上下文的所有单词
比如句子为：I think we should go to school，如果目标词为go
则skip-grim关注should和to，CBOW则关注所有的单词，因此一定程度上可以说，CBOW比skip-grim能获取更多的信息。
3）GloVe模型在构建共现矩阵时，会有个窗口大小，比如此句中窗口大小为5，目标词为go，则需关注的窗口内容为we should go to school。
相关内容见：https://blog.csdn.net/codertc/article/details/73864097
3.2020问答系统（QA）最新论文、书籍、数据集、竞赛、课程资源分析
见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98688910
4.汉语字典相关资料
5.Stanford 问答系统资料
Stanford Question Answering Dataset
6.matplotlab相关知识
画图可参考官网相关资料，example中都有源码
matplotlab官网
最近需要总结的相关资料暂时就这么多，后续再慢慢更新其他的内容。
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