2017年深度學習NLP重大進展與趨勢

重大進展算法 DL在不少常見的 NLP 任務中取得了頂尖的結果，如命名實體識別（NER）、詞性標註（POS tagging）或情感分析，在這些任務中神經網絡模型優於傳統方法。而機器翻譯的進步或許是最顯著的。跨域 從訓練 word2vec 到使用預訓練模型網絡 詞嵌入是用於天然語言處理（NLP）的最廣爲人知的深度學習（DL）技術。它遵循由 Harris（1954）提出的分佈式假設，根據該假設，具備類

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