从语言学到深度学习NLP

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1. 首先第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将 NLP 分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了 NLP 过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解 NLP 的基本概念。
   
2. 
   
3. 第二描述的是基于深度学习的 NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从 one-hot 编码、词袋模型到词嵌入和 word2vec 等，我们首先需要数字表征词汇才能进一步做自然语言处理。随后，本论文介绍了各种应用于 NLP 的模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆和门控循环神经网络等，这一些模型加上其它如注意力机制那样的技巧就能实现十分强大的能力，如机器翻译、问答系统和情感分析等。

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从语言学到深度学习NLP，一文概述自然语言处理.pdf (2.5 MB)

2017-9-24 22:26:14 上传

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关键词：深度学习 NLP 语言学 自然语言 神经网络

谢谢！！

谢谢楼主分享！

谢谢分享

准备学习看一下。感谢楼主

kkkkkkk

看看！

看看！！！！！