人工智能寫作參考文獻(xiàn)

人工智能寫作參考文獻(xiàn)人工智能寫作涉及到很多領(lǐng)域，例如自然語言處理、機(jī)器翻譯、文本生成、語音合成等。因此，相關(guān)參考文獻(xiàn)也涵蓋了很多領(lǐng)域。以下是一些常用的參考文獻(xiàn)：

1.Jurafsky,D.,&Martin,J.H.(2020).SpeechandLanguageProcessing:AnIntroductiontoNaturalLanguageProcessing,ComputationalLinguistics,andSpeechRecognition(3rded.).Pearson.

這本書是自然語言處理領(lǐng)域的經(jīng)典教材，涵蓋了語音識(shí)別、語言模型、句法語義分析等方面的知識(shí)。書中介紹了很多經(jīng)典算法和模型，如隱馬爾可夫模型、條件隨機(jī)場、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

2.Socher,R.,Perelygin,A.,Wu,J.,Chuang,J.,Manning,C.D.,Ng,A.,&Potts,C.(2013).Recursivedeepmodelsforsemanticcompositionalityoverasentimenttreebank.InProceedingsoftheconferenceonempiricalmethodsinnaturallanguageprocessing(pp.1631-1642).

這篇論文介紹了一種基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，用于情感分析任務(wù)。該模型能夠在語義上對(duì)短語進(jìn)行組合，并輸出情感傾向。這種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在自然語言處理領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，被認(rèn)為是處理自然語言結(jié)構(gòu)的有效工具。

3.Vaswani,A.,Shazeer,N.,Parmar,N.,Uszkoreit,J.,Jones,L.,Gomez,A.N.,...&Polosukhin,I.(2017).Attentionisallyouneed.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.5998-6008).

這篇論文介紹了一種基于自注意機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用于語言建模和機(jī)器翻譯。該模型摒棄了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，僅使用了自注意機(jī)制。這種模型具有高效、可擴(kuò)展、并行化等特點(diǎn)，在機(jī)器翻譯等任務(wù)上取得了優(yōu)秀效果。

4.Wu,Y.,Schuster,M.,Chen,Z.,Le,Q.V.,Norouzi,M.,Macherey,W.,...&Dean,J.(2016).Google'sneuralmachinetranslationsystem:Bridgingthegapbetweenhumanandmachinetranslation.arXivpreprintarXiv:1609.08144.

這篇論文介紹了谷歌基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)在翻譯質(zhì)量和速度上都有很大的提升。其中，系統(tǒng)使用了編碼器-解碼器架構(gòu)，并引入了注意力機(jī)制和殘差連接等技術(shù)。這些技術(shù)使得該系統(tǒng)在處理長文本和大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異。

5.Radford,A.,Wu,J.,Child,R.,Luan,D.,Amodei,D.,&Sutskever,I.(2019).Languagemodelsareunsupervisedmultitasklearners.OpenAIBlog,1(8),1-18.

這篇博客介紹了GPT-2語言模型，該模型在語言生成任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，可以生成語法結(jié)構(gòu)和語義合理的文本。作者稱該模型具有自我監(jiān)督學(xué)習(xí)的能力，可以在多個(gè)任務(wù)上進(jìn)行學(xué)習(xí)。這些任務(wù)包括語言模型、問答、命名實(shí)體識(shí)別等。

6.Brown,P.F.,Desouza,P.V.,Mercer,R.L.,Pietra,V.J.D.,&Lai,J.C.(1992).Class-basedn-grammodelsofnaturallanguage.Computationallinguistics,18(4),467-479.

這篇論文介紹了一種基于類的n-gram語言模型。該模型將詞匯劃分為不同的類別，并使用類別序列來表示文本。這種模型可以處理未登錄詞和單詞拼寫