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1、什么是NLP?
(1)自然语言处理是计算机科学、人工智能、语言学的交叉领域。
(2)目标:让计算机处理或“理解”自然,为了完成有用的任务而使用的语言,例如,
•完成任务,比如约会、买东西
•语言翻译
•问题回答
•Siri、谷歌助理、facebook m、cortana……
(3)NLP Levels
(4)nlp应用程序(应用范围从简单到复杂):
•拼写检查,关键词搜索,查找同义词
•从诸如此类的网站中提取信息
•产品价格、日期、地点、人员或公司名称
•分类:学校课文阅读水平,积极/消极
•机器翻译
•口语对话系统
•复杂的问题回答
2、什么是深度学习?
(1)表征学习:试图让机器自己去学习一些特征
(2)使用深度神经网络去学习特征和输出
3、为什么要研究深度学习?
(1)手动地设计特征通常会太归于具体,不完整,并且需要花费很长的时间去设计和验证
(2)学习到的特征容易调整和学习
(3)深度学习提供了灵活的,广泛运用的学习框架去表征语言、语音、文字等信息
(4)深度学习可以包含监督学习和非监督学习
为什么深度学习算法显著优于其他机器学习技术?
(1)海量数据有利于深度学习模式
(2)更快的机器性能和多核CPU/GPU有利于深度学习
(3)新的模型、算法、ideas
4、深度学习发展
(1)突破一:语音识别 speech recognition
(2)突破二:利用深度卷积网络进行图片分类 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
5、为什么NLP很难?
(1)表示、学习和使用语言/环境/背景/世界/视觉知识的复杂性,但翻译取决于这些
(2)Human languages are ambiguous
6、可以将单词转化为一个个的向量,在DL中,每个词就是一个向量,神经网络可以将两个词向量结合成一个
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