本文選題：深度學(xué)習(xí)　切入點(diǎn)：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：該文圍繞特征表示和模型原理,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型與詞向量作為深度學(xué)習(xí)與自然語言處理結(jié)合的切入點(diǎn),概述了當(dāng)前主要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型原理和相關(guān)應(yīng)用。之后綜述了當(dāng)前研究人員在自然語言處理熱點(diǎn)領(lǐng)域上所使用的最新深度學(xué)習(xí)方法并及所取得的成果。最后總結(jié)了深度學(xué)習(xí)方法在當(dāng)前自然語言處理研究應(yīng)用中所遇到的瓶頸,并對未來可能的研究重點(diǎn)做出展望。
[Abstract]:Based on the principle of feature representation and model, this paper takes the neural network language model and word vector as the entry point for the combination of deep learning and natural language processing. This paper summarizes the model principles and related applications of the main depth neural networks, and then summarizes the latest depth learning methods used by researchers in the hot field of natural language processing and their achievements. In this paper, the bottleneck of the deep learning method in the research and application of natural language processing is summarized. The possible research focus in the future is prospected.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)信息與軟件工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61502082) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)(ZYGX2014J065)
【分類號】：TP181;TP391.1

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9 張sソ，

本文編號：1692101