文献类型：期刊文章

作　　者：林奕欧[1] 雷航[1] 李晓瑜[1] 吴佳[1]

LIN Yi-ou;LEI Hang;LI Xiao-yu;WU Jia(School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054)

机构地区：[1]电子科技大学信息与软件工程学院,成都610054

出　　处：《电子科技大学学报》

基　　金：国家自然科学基金(61502082);中央高校基本科研业务费(ZYGX2014J065)

年　　份：2017

卷　　号：46

期　　号：6

起止页码：913-919

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：该文围绕特征表示和模型原理,以神经网络语言模型与词向量作为深度学习与自然语言处理结合的切入点,概述了当前主要深度神经网络的模型原理和相关应用。之后综述了当前研究人员在自然语言处理热点领域上所使用的最新深度学习方法并及所取得的成果。最后总结了深度学习方法在当前自然语言处理研究应用中所遇到的瓶颈,并对未来可能的研究重点做出展望。

关 键 词：深度学习  深度神经网络  语言模型 自然语言处理 词向量  

分 类 号：TP391]