深度学习与自然语言处理：2018年技术进展综述

资源摘要信息:"亚信java笔试题-tech_blog:技术文章和博客" 亚信作为一家涉及信息技术领域的公司，在技术人才招聘过程中会涉及多种技术知识点的考察。从所提供的文件信息来看，这篇技术文章和博客主要关注的是Java技术领域以及深度学习的相关知识点，同时涉及到自然语言处理(NLP)、词向量、深度学习模型、深度学习时代下的点击率预估技术等。 标题中的"亚信java笔试题"暗示了文档内容可能包含与Java相关的编程题目，这些题目主要用来评估应聘者在Java编程方面的技术能力。 在【描述】中列出了一系列技术文章的标题，这些标题涉及了多个深度学习和自然语言处理的前沿技术点： 1. 词向量：词向量技术是将词汇转换为向量的形式，便于计算机理解和处理。它在自然语言处理任务中广泛应用，如文本分类、情感分析等。 2. 从Word Embedding到Bert模型：展示了词嵌入技术的发展历程。从传统的Word2Vec模型到更先进的ELMo、BERT模型，这些技术在解决语言理解和表示方面取得了重大进展。 3. transformer原理讲解：Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型架构，它在机器翻译、文本生成等领域取得了革命性的成功。 4. 前沿综述：细数2018年最好的词嵌入和句嵌入技术，提供了对当前最佳技术的年度回顾。 5. 放弃幻想，全面拥抱Transformer：对自然语言处理领域传统的特征抽取器，如CNN、RNN，与Transformer进行比较，揭示了Transformer的优势。 6. The Annotated Transformer：可能是一篇关于Transformer模型的详细注释文档或文章，为理解Transformer模型提供了深入的解读。 7. BERT大火却不懂Transformer？：这篇文章可能针对BERT模型和Transformer的关系进行了讨论，帮助读者了解两者之间的联系。 8. Serving Google BERT in Production using Tensorflow and ZeroMQ：介绍了如何在生产环境中部署和使用BERT模型，使用Tensorflow和ZeroMQ技术。 9. Improving Language Understanding with Unsupervised Learning：讨论了如何通过无监督学习来提高语言理解的能力。 10. GLUE排行榜：关于GLUE（General Language Understanding Evaluation）基准，涉及一系列NLP任务，用于评估模型的通用语言理解能力。 11. 词向量经典模型：从word2vec、glove、ELMo到BERT：这篇文章可能回顾了词向量的经典模型，从早期的word2vec到较为复杂的BERT模型。 12. 广告点击率：这是一个关于在线广告点击率预估技术的讨论，包括CTR预估核心算法等。 13. 镶嵌在互联网技术上的明珠：漫谈深度学习时代点击率预估技术进展：深度探讨了在深度学习背景下，如何进行有效的点击率预估。 14. 基于深度学习的广告CTR预估算法：介绍了利用深度学习技术进行广告点击率预估的算法。 15. 推荐系统中的注意力机制——阿里深度兴趣网络（DIN）：探讨了在推荐系统中应用注意力机制（如阿里巴巴的DIN）来增强模型性能的技术。 【标签】中的"系统开源"表明，文档内容可能包括开源技术或系统相关的讨论，尤其是与深度学习相关的开源项目和系统。 最后，【压缩包子文件的文件名称列表】中的"tech_blog-master"表明，这些技术文章和博客可能被整理在一个名为"tech_blog"的项目仓库中的"master"分支，方便查看和学习。 综上所述，文档内容可能覆盖了深度学习、自然语言处理、词向量技术、Transformer模型原理、语言理解和预训练技术、广告点击率预估、开源技术等多个技术领域，这些都是当前IT领域中极为重要的知识点。对于任何希望在相关领域深造或就业的专业人士来说，深入研究这些知识点都是必不可少的。