本文提出了几种针对于文档相关性排序问题的新模型，这些模型基于已有的DRMM模型：A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval) 。不同之处在于，DRMM模型使用上下文无关的term encoding编码方式，而本文提出的改进模型则借鉴自PACRR的思想，融合n-grams和不同方式编码的上下文信息。实验证明，本文提出的模型优于BM25-baseline，DRMM和PACRR。code link
本文提出了ELMo（深度上下文词表示）模型，它是由AI2开发的，并在NAACL 2018上被评为最佳论文。在ELMo中，嵌入基于一个双层的双向语言模型（biLM）的内部状态计算，ELMo也是因此得名的：Embeddings from Language Models（来自语言模型的嵌入）。paper linkcode link
Xception是google继Inception后提出的对Inception v3的另一种改进，主要是采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的卷积操作。paper link
来自Google Research的一篇文章，在这篇文章中作者们提出了一种通用句子编码器，相比于传统的word embedding，该编码器在多个不同的NLP任务上都取得了更好的准确率，可以用来做迁移学习。paper linkcode link
Generative Models ：PixelRNN and PixelCNN ； Variational Autoencoders (VAE) ； Generative Adversarial Networks (GAN)
来自Google的一篇神经翻译的文章，在这篇文章中作者们抛弃了传统Encoder-Decoder中经典的卷积和循环结构，仅保留了attention的结构，在减少了训练成本的同时在数个数据集上取得了最优的BLEU.paper link
来自Google的一篇神经翻译的文章，在这篇文章中作者们抛弃了传统Encoder-Decoder中经典的卷积和循环结构，仅保留了attention的结构，在减少了训练成本的同时在数个数据集上取得了最优的BLEU.paper link
Eager execution is a feature that makes TensorFlow execute operations immediately: concrete values are returned, instead of a computational graph to be executed later.
Model overview and combinations, Dynamic memory networks. CS224n lecture 16.