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过去-深度学习技术在自然语言处理领域中的应用方法概述

将对NLP领域的过去的深度学习方法做个详细的概述。

 

什么是NLP？

自然语言处理（NLP）处理构建的计算算法，以自动分析和表示人类语言。基于NLP方法的系统已应用到了各种应用程序，例如Google强大的搜索引擎，以及最近的亚马逊语音助手Alexa。NLP还有助于教会机器执行复杂的自然语言相关任务（例如机器翻译和对话生成）的能力。

长期以来，用于研究NLP问题的大多数方法都采用浅层机器学习模型和耗时的手工功能。由于语言信息是用稀疏表示（高维特征）表示的，因此会导致诸如维数的诅咒之类的问题。然而，随着词嵌入（低维，分布式表示）的近来流行和成功，与传统的机器学习模型（例如SVM或逻辑回归）相比，基于神经的模型在各种语言相关任务上已经取得了优异的结果。

分布式表示方法

未完待续。。。。。。

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