深度学习在自然语言处理方面的运用有哪些
主要应用在对话系统中，学习对话策略。另外，在信息检索，文本生成也有应用
作者：陈见耸
来源：知乎
深度学习在自然语言处理中的应用已经非常广泛，可以说横扫自然语言处理的各个应用，从底层的分词、语言模型、句法分析等到高层的语义理解、对话管理、知识问答、聊天、机器翻译等方面都几乎全部都有深度学习的模型，并且取得了不错的效果。可以参看ACL2017年的accepted papers list。Accepted Papers, Demonstrations and TACL Articles for ACL 2017。从这里可以看到大部分论文都使用了深度学习的模型。
那为什么深度学习在自然语言中取得这么大的进步呢？
一、从数据上看，经过前些年互联网的发展，很多应用都积累到了足够量的数据。当数据量增大，以SVM、CRF等为代表的浅层模型，因为模型较浅，无法对海量数据中的非线性关系进行建模，所以不能带来性能的提升。相反，以CNN、RNN为代表的深度模型，能够随着模型复杂性的增加，对数据进行更精准的建模，从而得到更好的效果。
二、从算法上看，深度学习也给自然语言处理的任务带来了很多好处。首先，word2vec的出现，使得我们可以将word高效的表示为低维稠密的向量（distributed representation），相比于独热表示表示（one-hot-representation），这一方面一定程度上缓解了独热表示所带来的语义鸿沟的问题，另一方面降低了输入特征的维度，从而降低了输入层的复杂性。其次，由于深度学习模型的灵活性，使得之前比较复杂的包含多流程的任务，可以使用end to end方法进行解决。比如机器翻译任务，如果用传统的方法，需要分词模块、对齐模块、翻译模块、语言模型模块等多个模块相互配合，每个模块产生的误差都有可能对其他模块产生影响，这使得原来的传统方法的构建复杂度很大。在机器翻译使用encoder-decoder架构后，我们可以将源语言直接映射到目标语言，从而可以从整体上优化，避免了误差传递的问题，而且极大的降低了系统的复杂性。
深度学习虽然是把利器，但是并不能完全解决自然语言中的所有问题，这主要是由于不同于语音和图像这种自然界的信号，自然语言是人类知识的抽象浓缩表示。人在表达的过程中，由于背景知识的存在会省略很多的东西，使得自然语言的表达更加简洁，但这也给自然语言的处理带来很大的挑战。比如短文本分类问题，由于文本比较简短，文本所携带的信息有限，因此比较困难。像这样的问题，当样本量不够时，如何将深度学习方法和知识信息进行融合来提升系统的性能，将是未来一段时间内自然语言处理领域研究的主要问题。
来源：知乎
深度学习在自然语言处理中的应用已经非常广泛，可以说横扫自然语言处理的各个应用，从底层的分词、语言模型、句法分析等到高层的语义理解、对话管理、知识问答、聊天、机器翻译等方面都几乎全部都有深度学习的模型，并且取得了不错的效果。可以参看ACL2017年的accepted papers list。Accepted Papers, Demonstrations and TACL Articles for ACL 2017。从这里可以看到大部分论文都使用了深度学习的模型。
那为什么深度学习在自然语言中取得这么大的进步呢？
一、从数据上看，经过前些年互联网的发展，很多应用都积累到了足够量的数据。当数据量增大，以SVM、CRF等为代表的浅层模型，因为模型较浅，无法对海量数据中的非线性关系进行建模，所以不能带来性能的提升。相反，以CNN、RNN为代表的深度模型，能够随着模型复杂性的增加，对数据进行更精准的建模，从而得到更好的效果。
二、从算法上看，深度学习也给自然语言处理的任务带来了很多好处。首先，word2vec的出现，使得我们可以将word高效的表示为低维稠密的向量（distributed representation），相比于独热表示表示（one-hot-representation），这一方面一定程度上缓解了独热表示所带来的语义鸿沟的问题，另一方面降低了输入特征的维度，从而降低了输入层的复杂性。其次，由于深度学习模型的灵活性，使得之前比较复杂的包含多流程的任务，可以使用end to end方法进行解决。比如机器翻译任务，如果用传统的方法，需要分词模块、对齐模块、翻译模块、语言模型模块等多个模块相互配合，每个模块产生的误差都有可能对其他模块产生影响，这使得原来的传统方法的构建复杂度很大。在机器翻译使用encoder-decoder架构后，我们可以将源语言直接映射到目标语言，从而可以从整体上优化，避免了误差传递的问题，而且极大的降低了系统的复杂性。
深度学习虽然是把利器，但是并不能完全解决自然语言中的所有问题，这主要是由于不同于语音和图像这种自然界的信号，自然语言是人类知识的抽象浓缩表示。人在表达的过程中，由于背景知识的存在会省略很多的东西，使得自然语言的表达更加简洁，但这也给自然语言的处理带来很大的挑战。比如短文本分类问题，由于文本比较简短，文本所携带的信息有限，因此比较困难。像这样的问题，当样本量不够时，如何将深度学习方法和知识信息进行融合来提升系统的性能，将是未来一段时间内自然语言处理领域研究的主要问题。
作者：陈见耸来源：知乎深度学习在自然语言处理中的应用已经非常广泛，可以说横扫自然语言处理的各个应用，从底层的分词、语言模型、句法分析等到高层的语义理解、对话管理、知识问答、聊天、机器翻译等方面都几乎全部都有深度学习的模型，并且
翻译领域、客服机器人、电话机器人、聊天机器人、推荐系统
人工智能在生活中的应用有哪些
人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。今天我就通过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用,来帮助大家更好地理解人工智能,尽享科技带给我们的便捷生活。 【第一方面:自然语言处理】 自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然...
人工智能,大数据与深度学习之间的关系和差异
机器学习应用领域：数据挖掘、数据分类、计算机视觉、自然语言处理(NLP)、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用等。深度学习（Deep Learning，DL）：是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的...
人工智能包括哪些方面?
人工智能共涉及九大板块，具体包括：1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）2、智能终端板块（VR\/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G\/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件...
如何系统的学习人工智能技术?
4.学习机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，你需要学习监督学习、无监督学习、强化学习等方法，以及常用的机器学习算法，如线性回归、支持向量机、决策树、神经网络等。5.学习深度学习：深度学习是一种特殊的机器学习方法，主要使用神经网络进行模型训练。6.学习自然语言处理：自然语言处理（NLP）是...
人工智能是什么专业?
吉林大学的人工智能专业是一门新兴的、前沿的学科，它涵盖了计算机科学、数学、信息科学等多个领域。该专业的教学和研究工作主要由计算机科学与技术学院承担，该学院在国内外享有很高的声誉。吉林大学人工智能专业的课程设置非常丰富，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方向。学生在学习过程中...
人工智能技术的应用?
人工智能技术应用的细分领域:深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。具体应用列举如下: 1、深度学习 深度学习作为人工智能领域的一个应用分支,不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角...
人工智能可以用来炒股吗
而深度学习在自然语言处理领域的应用,可以做到在海量的信息中做出自动摘要,提取出精华信息以帮助人类进行决策。 另外,股票价格在很大程度上是由买卖双方的力量对比决定的,是由每个股民对某支股票的情绪而决定的。如果大家都很看好一支股票,那么它就很可能会涨;反之会跌。还有一些特定事件会很明显地影响到股票价格,例如...
人工智能专业主要学什么 就业方向有哪些
在人工智能领域,它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR\/VR七个关键技术。一、机器学习机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的...
人工智能的主要应用领域有哪些?最好具体点
机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。人工智能就其本质而言，是对人的思维和信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条途径进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构...
人工智能未来的发展方向
人工智能时代，服务的入口主要是自然语言的语音交互，自然语言处理会是人机交互的主要模式，谁能让机器更懂人类的语言，谁就能有可能取胜。人工智能会全面包围我们生活的方方面面，这意味着，人工智能入口的竞争会更加惨烈，而越早参与，获得越多的用户，胜利的几率就越大。第三个趋势是，人工智能将占领...
寿堂归芍： 作者:陈见耸来源:知乎深度学习在自然语言处理中的应用已经非常广泛,可以说横扫自然语言处理的各个应用,从底层的分词、语言模型、句法分析等到高层的语义理解、对话管理、知识、聊天、机器翻译等方面都几乎全部都有深度学习...
裕华区13430093793： 深度学习目前主要有哪些研究方向 - ？
寿堂归芍： 深度学习已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨大成功.从2013、2014年开始,也在自然语言处理领域出现深度学习的应用浪潮,例如今年ACL上有人(应该是BBN公司?)利用深度学习极大地提升了统计机器翻译的性能,颇值得期待. ...
裕华区13430093793： 如何用深度学习做自然语言处理 - ？
寿堂归芍： 深度学习,要用Visual Basic. 目前主流的编程软件VisualBasic的版本是VisualBasic 6.0专业版.我们所使用的操作系统是Windows10. 先把VisualBasic 6.0的安装光盘放入电脑的光盘驱动器中,通常电脑能够自动运行光盘上的安装程序.在安...
裕华区13430093793： 深度学习在自然语言处理方面的运用有哪些 - ？
寿堂归芍： 随你高兴,和语言没有关系.就像你说的这句话可以用中文说,一样可以用随便什么语言表达同样的意思.
裕华区13430093793： 简述deep learning技术当前的主要应用有哪些 - ？
寿堂归芍： 简述deep learning技术当前的主要应用有哪些 因为自然语言太复杂多变,目前的所谓deep learning还只是深度的数据挖掘,仍然是启发式算法而不是真的人工智能.
裕华区13430093793： 业界现在有哪些比较成熟的基于深度学习的应用 - ？
寿堂归芍： 应该说,CNN(convolutionalneuralnetwork)只是深度学习中的一种算法,并且由于Lenet_5等模型的原因目前应用较为广泛.其实,除了CNN之外,深度学习中还有其他的网络算法,比如Hinton的DBNs,对于语音和自然语言处理还是不错的
裕华区13430093793： 什么ai AI技术的发展与应用? - ？
寿堂归芍： 随着计算机技术的不断进步,机器学习技术开轮仿纯始应用于AI领域,使得机器能够从数据中学习腊咐和发现规律.其中,深度学习技术是目前最为流行的机器学习技术之一,它通过多层神经网络模拟人类大脑的结构,从而实现复杂的任务.例...
裕华区13430093793： 深度学习有哪些加快收敛的tricks - ？
寿堂归芍： 深度学习,按个人的理解主要就是多层神经网络.而多层神经网络目前效果比较好的是卷积神经网络,目前在图像和音频信号上效果比较好,而在自然语言处理上效果没有显示出来.深度学习从统计学的角度来说,就是在预测数据的分布,从数据中学得一个模型然后再通过这个模型去预测新的数据,这一点就要求测试数据和训练数据必须是同分布.深度学习,它是在一定的学习量的积累基础之上的质的飞越,就是学习能力的质变和新实现.度学习的前提在于大数据技术的成熟和支撑.同时,深度学习是一种经验的连接和运用.它是人类的经验和智慧在机器中的再生和活化.
