本簡書整理了基於深度學習模型的自然語言處理（NLP）的模型研究的最新趨勢。它涵蓋了深度學習模型（如遞迴神經網路（RNN），卷積神經網路（CNN）和強化學習）背後的理論描述和實現細節，用於解決各種NLP任務和應用常見。本簡書包含NLP任務（例如機器翻譯，問題解答和對話系統）的最新研究進展。
本簡書內容主要包括：
整合與NLP研究相關最新的重要資訊，例如：最新的結果，新的概念和應用，新的基準資料集，程式碼/資料集等等。
建立一個友好而開放的資源，以幫助指導研究人員和任何有興趣學習應用於NLP的現代技術的從業者。
一個合作專案，專家研究人員可以根據他們最近的發現和實驗結果提出更改建議（例如，合併SOTA結果）。
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