有哪些利用深度学习或神经网络成功解决的NLP问题?
0 229
1
该提问暂无详细描述
收藏
2021-01-26 16:54 更新 天明 •  997
共 1 个回答
高赞 时间
0

我想到了一些利用神经网络成功解决的问题:

  • 统计机器翻译(参见ACL-2014最佳论文[1]奖)

  • 情感分析:基于情感树库的语义构成的递归深度模型,句子和文档的分布式表示(Quoc Le 和 Tomas Mikolov)

  • 词性标注:词性标注的字符级表示学习(Cicero Dos Santos和Bianca Zadrozny)

  • 解析:使用组合向量语法进行解析(Richard Socher John Bauer Christopher D. Manning. Andrew Y. Ng)

  • 语篇分析:语篇层次分析的表征学习(Yangfeng Ji and Jacob Eisenstein)

[1] 用于统计机器翻译的快速鲁棒性神经网络联合模型(Jacob Devlin, Rabih Zbib, Zhongqiang Huang, Thomas Lamar, Richard Schwartz和John Makhoul)

转载自 Ke Tran 亚马逊人工智能计算语言学家

收藏
2021-01-26 16:56 更新 Lisa •  1296