QQ最新资讯今日专题：梯度剪切加速训练解析、命名实体识别双向LSTM+CRF进展、新语言处理技术全面更新及免强度函数学习新动态。
梯度剪切加速训练解析：论文《Why Gradient Clipping Accelerates Training: A Theoretical Justification for Adaptivity》由Jingzhao Zhang、Tianxing He、Suvrit Sra和Ali Jadbabaie共同撰写，于2019年9月26日发布。该文提供了理论依据，证明了在神经网络训练中对梯度进行剪切能够有效地提升收敛速度。这项研究通过分析实际网络的平滑性，并与传统固定步长的梯度下降方法进行比较，得出结论两者均能比传统法更快收敛。此外，该论文还获得了ICLR2020的口头报告资格。
命名实体识别双向LSTM+CRF进展：论文《Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging》由Zhiheng Huang、Wei Xu和Kai Yu合著，于2015年8月9日发表。该文提出了一种使用双向LSTM（Long Short-Term Memory）模型结合Conditional Random Field（CRF）层来完成命名实体识别任务。这种创新结构利用过去和未来的输入信息，从而提高了NER性能。
自然语言处理全面更新：论文《Natural Language Processing (Almost) from Scratch》由Ronan Collobert、Jason Weston、Leon Bottou、三木明治、高久康哉和Pavel Kuksa共同撰写，于2011年1月10日发表。这篇工作展示了一种深层次神经网络方法，可以用于多种NLP任务，如词性标注、分块等，而无需手工构建特征或根据任务不同设计特征。该方法通过两个网络模型同时提取局部和全局特征，并且采用多任务学习策略取得良好效果。
免强度函数学习新动态：文章介绍了Oleksandr Shchur, Marin Biloš, and Stephan Günnemann的作品《Intensity-Free Learning of Temporal Point Processes》，发表时间为2019年9月26日。在这项研究中，不再直接建模条件强度函数，而是采用基于流或者混合高斯分布来直接建模条件概率。这一新颖的方法不仅达到了或超过当前最先进水平，而且适用于序列嵌入以及缺失数据情况下的序列问题解决。
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