NLPの一般的なプロジェクト分野(アルゴリズムの考え方)

一、QA問答システム

DeepLearning：
    ① seq2seq + attention 
    ② transformer、bert

二、意味分析、意味マッチング

1、      ：
    ① booststriping
2、      、            -------      
3、         ：
    ① doc2vec、LDA

三、機械翻訳

DeepLearning：
    ① seq2seq + attention 
    ② transformer、bert

四、感情分析
3つの方法:https://blog.csdn.net/qq_16555103/article/details/95625946------感情分析
五、意図認識

1、      
    ①         （                            ；eg： ... ... ... ；      ‘  ’   ）
2、DeepLearning：
    ① rnn（LSTM） + attention    
    ② bert   

六、ネーミングエンティティ識別NER

1、    ：
    ① bioes  ------ HMM/CRF
2、deeplearning：
    ① LSTM + CRF     -----   ：LSTM          ，  CRF  viterbi     softmax  loss 。
                                    ：softmax                  （  LSTM       
                                               ）， CRF viterbi                   。
                                 
    ② transformer 、 bert
=====================================================================================================
              、   ：
       ：
           、   、   
       
          、  、   、   ...
1、NER      ：
    ①     ：               
    ②     ：          ，  NER        。  ：   、   ...
                 ：          。
                           ，     ：‘     ’         ，               。
    ③     ：

七、テキスト分類

1、   （50      ）
    1.1     ：
            ①      + KNN、SVM、LR、   （        ）
            ② doc2vec +         
    1.2     ：
            ① LSTM/  LSTM/GRU                 ---------     ： LSTM + attention    
            ② transformer、bert

2、   （   50  ）
    DeepLearning：
        ① bert                           bert       512      
        ② textCNN + LSTM