CS224n是斯坦福大学提供的一门关于自然语言处理与深度学习的课程。以下是关于这门课程的一些关键信息：

  1. 课程内容：CS224n涵盖了自然语言处理（NLP）和深度学习的多个前沿主题，包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）、Transformer模型、BERT、问答系统、文本摘要、文本生成、语言模型和阅读理解等。

  2. 指代消解：在CS224n中，指代消解（Coreference Resolution）被定义为识别文章中所有指向现实世界同一实体的提及（mentions）。这个过程包括两个主要步骤：Mention Detection（提及检测）和Mention Clustering（提及聚类）。

  3. Mention的定义：在CS224n中，Mention被定义为指向现实世界中某个实体的文本跨度（text span），通常包括代词、命名实体和名词短语。

  4. Mention Detection：Mention Detection的目的是找出文章中的Mention，包括代词、命名实体和名词短语。这些可以通过使用词性标注器、命名实体识别模型和句法分析器等工具来实现。

  5. Mention Clustering：Mention Clustering是将有共指关系的mentions聚类起来的过程。共指（Coreference）是指两个mentions在现实世界中指向同一个实体。

  6. 课程项目：CS224n的学生项目报告涵盖了多种NLP任务，包括问答系统（QA）的构建和优化、数据增强技术、对抗训练方法以及不同模型架构的探索，如QANet和Transformer。

  7. 资源和工具：CS224n课程中提到了多种NLP工具和资源，例如AllenNLP的Demo，可以直观地展示这些工具的功能，以及Paper with Code上的Leaderboard，提供了各种SOTA（State of the Art）方法的性能数据。

CS224n是自然语言处理领域的一个非常受欢迎和有影响力的课程，为学生提供了深入理解和实践NLP和深度学习技术的机会。

参考