在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？

反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么（）？

在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？

在強化學(xué)習(xí)中，什么是“動態(tài)規(guī)劃”（DynamicProgramming）（）？

進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，需要先把標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時會將數(shù)據(jù)集劃分為（）。

在深度學(xué)習(xí)模型中，用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是：（）。

度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。

反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？

依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？

人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究（）？