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最重要的5篇论文：
3.[2010 tutorial]Martha Palmer; Daniel Gildea; Nianwen Xue; semantic role labeling
https://blog.sciencenet.cn/blog-795431-631401.html
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1.[2009 书籍]probabilistic graphical models--principles and techniques
Daphne Koller于2009年出版的一本关于概率图模型的书，另外一本是Michael Jordan出版的graphical models, exponential families and variational inference
概率图模型的重要性怎么强调都不会过分，应用太多了。它是概率与图模型的最成功的一次联姻。
2.[2009 CoNLL]the CoNLL-2009 shared task--syntactic and semantic dependencies in multiple languages
这篇文章是CoNLL 2009年评测任务的总结报告，也是综述性质的。
CoNLL每年会举行一次自然语言处理方面的评测，评测的主题代表着自然语言处理的热点。
这篇文章的重要性在于此次评测将语法和语义结合起来，把CoNLL从2004-2008年的评测任务总结起来。
3.[2010 tutorial]Martha Palmer; Daniel Gildea; Nianwen Xue; semantic role labeling
语义角色标注的一篇tutorial，脉络清晰，分类准确
4.[2006 Neural Computing]A fast learning algorithm for deep belief nets
此篇论文是关于深度学习的。深度学习是2006年神经网络方面研究的一个最重要的成果，2006年连续两篇science上的论文引起了大家对深度学习的兴趣
深度学习是一种机器学习方法，与概率图模型与相通之处
5.[2001 ICML]conditional random fields--probabilistic models for segmenting and labeling sequence data
条件向量场的开山这作，重要性与LDA之与主题模型一样
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