【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等-低调大师

【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等

2017-09-21 582

本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的；事实上，单个模型可以学习单词的含义和执行语言任务，从而避免需要一套专门的、人工的方法。

这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类有趣的自然语言处理任务。

文本分类
语言建模
语音识别
字幕生成
机器翻译
文档摘要
问题回答

每个任务都提供了对问题的描述，一个例子，以及有关演示方法和结果的论文的引用。大多数参考资料来自Goldberg的A Primer on Neural Network Models for Na

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2017-09-22

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2017-09-23

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