深度学习在文本简化方面有什么最新应用进展?

雷锋网按:本文作者谭继伟、姚金戈,均为北京大学计算机科学与技术研究所在读博士生,研究方向主要包括文本信息推荐与自动摘要。 背景与介绍 近年来,机器翻译任务依靠深度学习技术取得了重大突破。最先进的神经机器翻译模型已经能够在多种语言上超越传统统计机器翻译模型的性能。在传统统计机器翻译模型上积累深厚的谷歌...

用深度学习来获取文本语义: 词向量应用于自然语言处理

◆ ◆ ◆ 序 词向量是一种把词处理成向量的技术,并且保证向量间的相对相似度和语义相似度是相关的。这个技术是在无监督学习方面最成功的应用之一。传统上,自然语言处理(NLP)系统把词编码成字符串。这种方式是随意确定的,且对于获取词之间可能存在的关系并没有提供有用的信息。词向量是NL...

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