《中国人工智能学会通讯》——1.31 深度学习 在自然语言处理研究上的进展
1.31 深度学习 在自然语言处理研究上的进展 近年来，深度学习在人工智能的多个子领域都取得了显著的进展。在自然语言处理领域，虽然深度学习方法也收到越来越多的关注，在很多任务上也取得了一定效果，但是并没有其他领域那么显著。传统的主流自然语言处理方法是基于统计机器学习的方法，所使用的特征大多数是基于 onehot 向量表示的各种组合特征。这个特征表示方式会导致特征空间非常大，但也带来一个优点。就是....
《中国人工智能学会通讯》——7.2 基于深度学习的自然语言处理
7.2 基于深度学习的自然语言处理 深度学习旨在模拟人脑对事物的认知过程，一般是指建立在含有多层非线性变换的神经网络结构之上，对数据的表示进行抽象和学习的一系列机器学习算法。该方法已对语音识别、图像处理等领域的进步起到了极大的推动作用，同时也引起了自然语言处理领域学者的广泛关注。 如图 1 所示，深度学习为自然语言处理的研究主要带来了两方面的变化，一方面是使用统一的分布式（低维、稠密、连续）向量....
中国人工智能学会通讯——深度学习在自然语言处理领域的最新进展
下面我来介绍一下深度学习在自然语言处理（NLP）的最新进展。我主要想针对机器翻译、聊天机器人和阅读理解这三个最活跃的方向来探讨深度学习在NLP领域的发展到了什么水平，还存在什么问题，然后再引申出未来的研究方向。 上图是自然语言处理主要技术的一览图。从左开始，第一列是自然语言的基本技术，包括词汇级、短语级、句子级和篇章级的表示，比如词的多维向量表示（word embedding）、句子的多维向量.....
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