本简书整理了基于深度学习模型的自然语言处理（NLP）的模型研究的最新趋势。它涵盖了深度学习模型（如递归神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN）和强化学习）背后的理论描述和实现细节，用于解决各种NLP任务和应用常见。本简书包含NLP任务（例如机器翻译，问题解答和对话系统）的最新研究进展。
本简书内容主要包括：
整合与NLP研究相关最新的重要信息，例如：最新的结果，新的概念和应用，新的基准数据集，代码/数据集等等。
创建一个友好而开放的资源，以帮助指导研究人员和任何有兴趣学习应用于NLP的现代技术的从业者。
一个合作项目，专家研究人员可以根据他们最近的发现和实验结果提出更改建议（例如，合并SOTA结果）。
资源整理自网络：https://nlpoverview.com/
目录
