在自然語言處理領(lǐng)域，深度學習將給予最大的幫助，深度學習方法主要依靠一下這五個關(guān)鍵優(yōu)勢，閱讀本文將進一步了解自然語言處理的重要深度學習方法和應用。

在自然語言處理領(lǐng)域，深度學習的承諾是：給新模型帶來更好的性能，這些新模型可能需要更多數(shù)據(jù)，但不再需要那么多的語言學專業(yè)知識。

關(guān)于深度學習方法有很多炒作和大話，但除了炒作之外，深度學習方法正在為挑戰(zhàn)性問題取得最先進的結(jié)果，特別是在自然語言處理領(lǐng)域。

在這篇文章中，您將看到深度學習方法應對自然語言處理問題的具體前景?？赐赀@篇文章后，你會知道：

1. 自然語言處理深度學習的承諾。

2. 深度學習從業(yè)人員和研究科學家對自然語言處理深度學習的承諾有什么說法。

3. 自然語言處理的重要深度學習方法和應用。

深度學習的方法很受歡迎，主要是因為它們兌現(xiàn)了當初的承諾。

這并不是說在技術(shù)上沒有任何炒作，而是說，這種炒作是基于非常真實的成果。這些成果正在從計算機視覺和自然語言處理的一系列極具挑戰(zhàn)性的人工智能問題中得到證實。

深度學習力量的第一次大型展現(xiàn)，就是在自然語言處理領(lǐng)域，特別是在語音識別方面。 最近的進展則是在機器翻譯方面。

在這篇文章中，我們將看到，自然語言處理領(lǐng)域的深度學習方法的五個具體承諾。這些承諾是這個領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)人者最近所強調(diào)的，而這些人面對這些承諾的態(tài)度比一般的新聞報道要克制得多。

深度學習插入替換現(xiàn)有模型 。深度學習方法可以插入現(xiàn)有的自然語言系統(tǒng)，由此產(chǎn)生的新模型可以實現(xiàn)同等或更好的性能。

新NLP模型 。深度學習方法提供了新的建模方法以挑戰(zhàn)自然語言問題（如序列-序列預測）。

特征學習 。深度學習方法可以從模型所需的自然語言中學習特征，而不需要專家指定、提取特征。、

持續(xù)改進。自然語言處理中的深度學習的表現(xiàn)是基于真實世界的結(jié)果，并且所帶來的改進正在持續(xù)，還可能加速。

端對端模型 。大型端對端深度學習模型可以適應自然語言問題，提供更一般和更好的方法。

我們現(xiàn)在將仔細看看這些承諾中的每一個。其實自然語言處理深度學習還有一些其他承諾;，這些只是我從中選擇的最突出的五個。

自然語言處理中的深度學習的第一個承諾是，能夠用具有更好性能的模型替代現(xiàn)有的線性模型，能夠?qū)W習和利用非線性關(guān)系。

Yoav Goldberg在他的《NLP研究人員神經(jīng)網(wǎng)絡入門》中強調(diào)，深度學習方法取得了令人印象深刻的成果，他說在此文中說：“最近，神經(jīng)網(wǎng)絡模型也開始應用于文本自然語言信號，并再次帶來了非常有希望的結(jié)果。”

他還繼續(xù)強調(diào)，這些方法易于使用，有時可用于批量地替代現(xiàn)有的線性方法。他說：“最近，該領(lǐng)域在從稀疏輸入的線性模型切換到稠密數(shù)據(jù)的非線性神經(jīng)網(wǎng)絡模型方面取得了一些成功。大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)都很容易應用，有時候幾乎可以替代舊的線性分類器；不過，在許多情況下仍存在著使用神經(jīng)網(wǎng)絡的障礙。”

另一個承諾是，深度學習方法有助于開發(fā)全新的模型。

一個很好的例子是，使用能夠?qū)W習和判斷超長序列輸出的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡。 這種方法與從前的完全不同，因為它們允許NLP從業(yè)者擺脫傳統(tǒng)的建模假設(shè)，并實現(xiàn)最先進的結(jié)果。

Yoav Goldberg在其NLP深度學習的專著《自然語言處理的神經(jīng)網(wǎng)絡方法》第xvii頁指出，像循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡這樣復雜神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以帶來全新的NLP建模機會。他說，“在2014年左右，該領(lǐng)域已經(jīng)開始看到，在從稀疏輸入的線性模型到稠密輸入的非線性神經(jīng)網(wǎng)絡模型的轉(zhuǎn)換方面，已取得了一些成功。 。……其他的變化更高級，需要研究者改變思維，并能帶來新的建模機會。特別是，基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNNs）的一系列方法減輕了對序列模型中普遍存在的馬爾可夫假設(shè)的依賴，允許以任意長序列為條件，并產(chǎn)生了有效的特征提取器。 這些進步導致了語言建模、自動機器翻譯和其他應用的突破。”

深度學習方法具有學習特征表示的能力，不必要求專家從自然語言中人工指定和提取特征。

NLP研究員Chris Manning在自然語言處理深度學習課程的第一次講座中突出了這方面的觀點。

他描述了人工定義輸入特征的局限性：按照這種方法，在之前的應用中，機器學習只是在統(tǒng)計NLP中證明人類事先定義的特征，并且計算機幾乎沒有學習。

Chris 認為，深度學習方法帶來的承諾是自動特征學習。 他強調(diào)，特征學習是自動的，而不是人工；它易于適應，不脆弱，并可以不斷自動地改善。

Chris Mining 在2017年的《自然語言處理與深度學習》講座第一講幻燈片中說，“一般來說，我們?nèi)斯ぴO(shè)計的特征往往被過度地指定，它們不完整，需要很長時間才能設(shè)計和驗證，會讓你忙活一天后只能達到有限的性能水平。而深度學習到的特征易于適應，能快速訓練，它們可以持續(xù)學習，以便達到以前未能實現(xiàn)的、更好的性能水平。

NLP的深度學習的另一個承諾是，在挑戰(zhàn)性問題上持續(xù)快速改進。

在《自然語言處理與深度學習》講座第一講中，Chris Manning表示，深度學習的方法很受歡迎，因為它們很管用。他說，“深度學習對大多數(shù)人來說如此令人興奮的真正原因是，它確實管用。“

他強調(diào)，深度學習的初步結(jié)果令人印象深刻。深度學習在語音領(lǐng)域的表現(xiàn)比過去30年中任何其他方法的表現(xiàn)都更好。

Chris 提到，深度學習帶來的不僅是最先進的成果，而且是不斷改進的進步速度。他說，”……在過去的六七年中，非常令人驚嘆的是，深度學習方法一直在不斷改進，并以驚人的速度變得更好。 我其實想說，這是前所未有的，我看到這個領(lǐng)域飛速地進展，每個月都會推出更好的方法。“