Deep Learning for Natural Language Processing An Intro-Toy模板网

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

深度学习的理论基础、技术框架及最新进展，以及自然语言处理领域的应用前景，对于广大从事自然语言处理研究和开发的同行来说都是一个重要的话题。近几年，随着深度学习技术的不断推陈出新的热潮，自然语言处理（NLP）也备受关注。NLP作为AI的一个主要分支之一，其背后所蕴含的巨大的复杂性和多样性使得它的研究和发展变得十分激烈，特别是在如今新兴的多模态大数据时代。因此，本文将以一个完整的视角对深度学习在NLP中的应用进行系统的介绍，并希望能够给读者提供一个较为全面的认识。

2.为什么要写这篇文章

关于深度学习在NLP中的应用，我想给出的几个原因如下:

深度学习和自然语言处理领域的交叉融合。近年来，深度学习技术逐渐成为NLP研究领域的主流方法，两者之间互相促进、相互补充。
NLP具有丰富的任务需求和挑战。自然语言理解、文本生成、信息检索、机器翻译、文本摘要等诸多任务都需要进行NLP模型的训练。
人工智能和自然语言的关系。深度学习技术与自然语言产生密切联系。例如，以Google的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型为代表的预训练模型以及基于神经网络语言模型的一些语音识别技术都是由于训练数据过于庞大、计算资源限制下才被发明出来的。
大量的数据、高效的算力。为了达到可靠的效果，NLP模型通常需要大量的训练数据以及高效的计算机算力支持。这一点可以说是深度学习技术的天赋。
国内外的NLP工具及平台。有关NLP的工具和平台日益增多，包括开源库、工具包、平台等。我国目前也有相关的产业集群，但国内的NLP工具还处于起步阶段，很多功能都需要自己手动实现。

综上所述&#文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-716786.html

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