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深度学习在自然语言

主要对最近深度学习在自然语言处理的应用方法和技术进行了综述性的归纳，相关的PPT内容请参考这个链接，这里列出主要提纲。

大纲

  • • 深度学习简介
    • 基础问题：语言表示问题
         – Word Embedding
         – 不同粒度语言单元的表示
                 • 字符 / 单字 / 单词 / 短语 / 句子 / 文档
    • 值得重点关注的深度学习模型
        – RAE(Recursive AutoEncoders)/Tensor Network/ 卷积网络
    • 深度学习在自然语言处理中 的应用
        – 深度学习用于语言模型
        – 深度学习用于中文分词
        – 深度学习用于知识挖掘
        – 深度学习用于情感计算
        – 深度学习用于机器翻译
        – 深度学习用于Paraphrase
        – 深度学习用于IR
    • 探讨与思考
转于： http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/41759411

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