在云端存储学习的过程产生的代码
（私库，用于存储代码，因为是给自己看的，同时里面有非常多早期的代码，比较不规范）
正在学习NLP，通过复现一些论文来学习nlp的一些思想
该GitHub用来放置一些复现的代码
Bi-LSTM-CRF：实现双向LSTM+CRF的中文分词模型
CBOW_Embeddings：粗略尝试中文embeddings
CNN：使用tensorflow重构本科毕业设计人脸表情识别代码，并使用了bagging
cnn_sentence2vec：简单复现“Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural Networks for Web Search ”
Encoder_Decoder：使用tensorflow提供的seq2seq尝试做一个翻译模型，但是效果很差
FastText:复现 “Enriching Word Vectors with Subword Information”
glove：复现glove模型，暂时搁置
house_price_predict：实训时的房价预测系统
doc2vec:复现 “Distributed Representations of Sentences and Documents”
Sentence2vec:复现 “A SIMPLE BUT TOUGH-TO-BEAT BASELINE FOR SENTENCE EMBEDDINGS”
imp_rnn.py：自己撸了一个不太好用的rnn以加深理解
cnn_nlp_tfrecord：简单复现“Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural Networks for Web Search ”（没有word hashing）并在一个数据集上与多种不同类型的模型对了一些对比实验
Transformer：复现transformer并尝试用于中英翻译
snli_loader：使用transformer跑了SNLI的数据集，6层hidden_dim为400效果一般，78%准确度
Bert：Bert源码，fork了阅读，并拿来尝试做一些任务，比如SNLI，随意跑了一下，达到了88.6%的准确度