自然语言处理方向的论文仿真到现在，有以下想法： 1. 很多模型都为启发式算法，从直观上很好理解，但是对于大多数人来说，就是一个黑盒，70%时间都在处理数据和调参。 2. 在数据竞赛中，常用的模型就是CNN和RNN，先调出baseline，然后再进行模型融合(model ensemble)。在以上步骤的约束下，数据竞赛比的就是设备的计算能力和个人的调参能力。 3. 在自然语言处理与NLP实战的一系列...