IBM Watson是如何在综艺节目中打败人类获得100万美金的？

• 在社交网站或购物平台上 ， 机器人客服是如何解析并回答问题的？
• 在情感分析任务里（如大众点评或豆瓣等） ， 如何自动根据内容判断好评还是差评？

上述场景实现的背后是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向——自然语言处理（NLP） ， 从发展历程来看 ， NLP的演进经历了文本表示法、Word2Vec的方法、长短期记忆法、Seq2Seq模型以及Tronsformer模型 。
为什么会经历如此多的技术迭代？究竟每种技术实现方式及痛点是什么？开发中常用的Benchmark又是什么？作为NLP模型发展里程碑的Transformer性能表现如何？
【30分钟快速了解NLP模型发展历程】本期课程将与大家分享 。
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