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雷达卡
1、深度学习之于自然语言处理，有其局限性。
2、刘群教授认为尚未解决的这些问题最终是由深度学习的四大边界——数据边界、语义边界、符号边界和因果边界所共同造成的。要想在这些尚未解决的问题上寻找突破，需要从深度学习的这些边界出发，去探索新的解决方案。
3、对于中文而言，由于基于汉字的翻译效果很差，因而分词是必须解决的问题，也就是说如果不做分词或分词做得不好，即便用统计方法，效果也会很糟糕。然而分词本身又面临很多问题，因为中文词语本来就不是一个定义很明确的单位，导致分词缺乏统一的规范，分词粒度难以把握。但是对于机器翻译而言，中文分词已经构不成根本性挑战了，因为现在机器翻译基本上可以不做分词了，大部分中文机器翻译系统基本上基于汉字来实现，性能跟基于词的系统比没有太大区别。
4、由于深度学习的应用，我们以前费很大劲去做的一些事情，现在基本上不需要再去做了。但是深度学习本身还是存在很多问题的，包括资源稀缺问题、可解释性问题、可信任问题、可控制性问题、超长文本问题以及缺乏常识问题等等。
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