導讀：自然語言處理是實現人工智能、通過圖靈測試的關鍵。雖然目前深度學習在自然語言處理上取得了巨大的突破，對自然語言的深度理解仍需要複雜知識的支持，來實現從理解字面意思到言外之意的躍遷。本文介紹清華大學劉知遠老師的《知識指導的自然語言處理》。
深度學習在自然語言處理取得了巨大圖譜，它能夠高效學習多粒度語言單元間複雜語義關聯。但是僅僅依靠深度學習並不能完成對自然語言的深度理解。對自然語言的深度理解需要從字面意義到言外之意的躍遷，這需要引入複雜知識的支持。
HowNet等知識庫通過人工標註的方式積累了大量的知識，通過深度學習+知識圖譜這種雙向驅動的自然語言處理技術和體系，可以充分發揮深度學習和知識庫的作用，更深層次地理解自然語言。
《知識指導的自然語言處理》主要內容如下：
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自然語言處理與AI
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數據驅動的自然語言處理：深度學習
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自然語言的特點與技術挑戰
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表示學習
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深度學習+知識圖譜 雙向驅動的自然語言處理技術體系
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語言知識庫
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HowNet
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深度學習與HowNet
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融合義原知識的詞義表示學習
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融合義原知識的神經語言模型
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基於語義表示學習的義原推薦
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義原只是計算相關論文
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世界知識庫
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知識表示學習
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世界知識的分佈式表示學習
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知識指導的實體細粒度分類
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知識知道的神經網絡文檔排序
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知識指導的預訓練語言模型
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世界知識指導自然語言處理相關論文
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知識獲取
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神經網絡知識獲取技術
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高效魯棒的知識獲取技術
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開源工具
劉知遠主頁：
http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/
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