综述：NLP中的深度学习优势，附21页论文下载

【简介】自然语言处理(NLP)能够帮助智能型机器更好地理解人类的语言，实现基于语言的人机交流。目前随着计算能力的发展和大量语言数据的出现，推动了使用数据驱动方法自动进行语义分析的需求。由于深度学习方法在计算机视觉、自动语音识别，特别是NLP等领域取得了显著的进步，数据驱动策略的应用已经非常的普遍。本综述对NLP领域中所应用的深度学习进行了分类和讨论。它涵盖了NLP的核心任务和应用领域，并对深度学习方法如何推进这些领域的发展进行了细致的描述。最后我们进一步分析和比较了不同的方法和目前最先进的模型。

原文连接：

https://arxiv.org/abs/2003.01200

介绍

自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个分支，能够为自然语言和计算机之间提高沟通的桥梁。它帮助机器理解、处理和分析人类语言。NLP通过深入地理解数据的上下文，使得数据变得更有意义，这反过来又促进了文本分析和数据挖掘。NLP通过人类的通信结构和通信模式来实现这一点。这篇综述涵盖了深度学习在NLP领域中所扮演的新角色以及各种应用。我们的研究主要集中在架构上，很少讨论具体的应用程序。另一方面，本文描述了将深度学习应用于NLP问题中时所面临的挑战、机遇以及效果评估方式。

章节目录

section 2: 在理论层面介绍了NLP和人工智能，并将深度学习视为解决现实问题的一种方法。

section 3:讨论理解NLP所必需的基本概念，包括各种表示法、模型框架和机器学习中的示例性问题。

section 4:总结了应用在NLP领域中的基准数据集。

section 5:重点介绍一些已经被证明在NLP任务中有显著效果的深度学习方法。

section 6:进行总结，同时解决了一些开放的问题和有希望改善的领域。

背景知识介绍

长期以来，NLP一直被视为人工智能(AI)的一个重要领域，因为理解和生成自然语言是机器是否达到高级智能的重要指标。深度学习是一种有效的人工智能工具，因此我们接下来将介绍如何把深度学习运用在人工智能世界中。在此之后，我们解释在NLP中应用深度学习的动机。

NLP中的核心概念

本章节主要从特征表示，seq2seq框架和NLP中的强化学习这三个方面来介绍与NLP相关的概念，其中特征表示有四种不同的类型：1）One-Hot 特征表示，2）连续词袋特征表示，3）词向量特征表示，4）字符级别的嵌入表示。

数据集

将深度学习用于NLP任务

这一章节主要描述深度学习在NLP中的各种应用。下表展示了具有代表性的NLP任务。

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