文献类型：期刊文章

作　　者：奚雪峰[1,2,3] 周国栋[1]

XI Xue-Feng ZHOU Guo-Dong(School of Computer Science and Technology, Soochow Uni- versity, Suzhou 215006 School of Electronic and Information Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009 Suzhou Key Laboratory of Mobile Network- ing and Applied Technologies, Suzhou 215009)

机构地区：[1]苏州大学计算机科学与技术学院,苏州215006 [2]苏州科技学院电子与信息工程学院,苏州215009 [3]苏州市移动网络技术与应用重点实验室,苏州215009

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金(61331011;61472264)资助~~

年　　份：2016

卷　　号：42

期　　号：10

起止页码：1445-1465

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20164502977545)、IC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：近年来,深度学习在图像和语音处理领域已经取得显著进展,但是在同属人类认知范畴的自然语言处理任务中,研究还未取得重大突破.本文首先从深度学习的应用动机、首要任务及基本框架等角度介绍了深度学习的基本概念;其次,围绕数据表示和学习模型两方面,重点分析讨论了当前面向自然语言处理的深度学习研究进展及其应用策略;并进一步介绍了已有的深度学习平台和工具;最后,对深度学习在自然语言处理领域的发展趋势和有待深入研究的难点进行了展望.

关 键 词：自然语言处理 深度学习  表示学习  特征学习  神经网络

分 类 号：TP391.1]