自然语言处理中的深度学习:方法及应用

发布时间：2018-03-31 19:20

  本文选题：深度学习　切入点：深度神经网络　出处：《电子科技大学学报》2017年06期

【摘要】：该文围绕特征表示和模型原理,以神经网络语言模型与词向量作为深度学习与自然语言处理结合的切入点,概述了当前主要深度神经网络的模型原理和相关应用。之后综述了当前研究人员在自然语言处理热点领域上所使用的最新深度学习方法并及所取得的成果。最后总结了深度学习方法在当前自然语言处理研究应用中所遇到的瓶颈,并对未来可能的研究重点做出展望。
[Abstract]:Based on the principle of feature representation and model, this paper takes the neural network language model and word vector as the entry point for the combination of deep learning and natural language processing. This paper summarizes the model principles and related applications of the main depth neural networks, and then summarizes the latest depth learning methods used by researchers in the hot field of natural language processing and their achievements. In this paper, the bottleneck of the deep learning method in the research and application of natural language processing is summarized. The possible research focus in the future is prospected.
【作者单位】： 电子科技大学信息与软件工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61502082) 中央高校基本科研业务费(ZYGX2014J065)
【分类号】：TP181;TP391.1

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本文编号：1692101