AI领域的发展会是IT中最快的。我们所看到的那些黑科技，其后面无不堆积了大量的论文。而且都是最新、最前沿的论文。
从某种调度来讲，他们所用的技术跟书籍里的内容确实不是一个时代。要想与时俱进，就必须改变思路——从论文入手。
我把NLP文本分类任务的10篇经典论文称为“baseline 论文”——基石论文。吃透baseline论文，是学习NLP其他细分任务论文的基础。这10篇论文的篇目如下：
ICLR2013，Word2Vec 词向量扛鼎之作
《Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space》
EMNLP2014，Glove：最出名的词向量训练方法之一
《GloVe: Global Vectors for Word Representation》
EMNLP2015，Char Embedding 第一篇介绍字符嵌入的论文
《Compositional character models for open vocabulary word representation》
EMNLP2014，TextCNN 第一篇CNN用于文本分类的文章
《Convolutional Neural Network for Sentence Classification》
NIPS2015，CharTextCNN 第一篇字符级别文本分类模型
《Character-level Convolutional Networks for Text Classification》
EACL2017，FastText 细粒度的文本分类
《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》
LSTM_NMT 使用LSTM解决机器翻译问题
《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》
ICLR2015，Bahdanau_NMT 第一篇介绍attention的论文
《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》
NAACL2016，Han_Attention attention用于文本分类
《Hierarchical Attention Networks for Document》
Coling2018，SGM 第一篇使用序列生成做多标签文本分类
《SGM: Sequence Generation Model for Multi-label Classification》
再有，这些论文要怎么学习才能又好又快地吃透呢？
无非三个步骤：泛读、精读、代码复现。
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如何学习 baseline论文
传统神经语言模型&预训练语言模型
学习路径：选修知识-baseline-细分专题
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