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本博客翻译自RUDER的博客《MLandNLPResearchHighlightsof2020》本文选取的领域和方法很大程度上受到自身兴趣的影响，所选择的话题偏向于表征迁移学习，也偏向于NLP。我尽量覆盖自己听到看到的所有论文，但是也可能会遗漏很多相关的工作，请不要觉得拘束，直接在底下评论。总的来

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参考：Bidirectional 层进阶版包含以下技术：Recurrentdropout（循环 dropout）,aspecific,built-inwaytousedropouttofightoverfittinginrecurrentlayers.使用 dropout 正则化的网络需要更长的时间才能完全收敛，因此网络训练轮次要增加为原来的2 倍。

原文链接：http:/ecdat.cn/?p=12310 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。▼为此我们分析了疫情相关的新闻内容、发布时期以及发布内容的主题和情感倾向这些方面的数据，希望通过这些数据，能对这场疫情有更多的了解。新闻对疫

转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2OTUyMzg5OQ==&mid=2247490140&idx=1&sn=482a5eee2bd39bb29a2a37ea65c4c8ba&chksm=ce9a9288f9ed1b9e080fc12e835f1fd531a3b6315f87408f181a7615c624b16cadb4b9062aa0&scene=132#wechat_redirect开源代码：https://g

CheckList测试而不是评估如何评估nlp模型呢？accuracy？在held-outdataset上的正确率往往是偏高的，生产环境中完全是另一番光景。perplexity？只能用于衡量Languagemodel，详细可以看之前的bolg。近些年也有不少方法，可惜只能用于特定的任务或问题。那么现在我们转变一下思路，不再评估n

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