可應用於實際的14個NLP突破性研究成果（一）

語言理解對計算機來說是一個巨大的挑戰。幼兒可以理解的微妙的細微差別仍然會使最強大的機器混淆。儘管深度學習等技術可以檢測和複製複雜的語言模式，但機器學習模型仍然缺乏對我們的語言真正含義的基本概念性理解。 但在2018年確實產生了許多具有里程碑意義的研究突破，這些突破推動了自然語言處理、理解和生成領域的發展。 我們總結了14篇研究論文，涵蓋了自然語言處理（NLP）的若干進展，包括高性能的遷移學習技術，

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