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深度学习在自然语言处理中的应用综述.pdf
摘要
近年来，深度学习技术已广泛应用于自然语言处理(NLP)的各个领域。本文综述了深度学习在NLP中的主要应用，包括词向量表示、语言模型、机器翻译、文本分类、情感分析、命名实体识别、关系抽取和问答系统等。我们首先介绍了深度学习的基本概念和常用模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和注意力机制等...
1. 引言
自然语言处理是人工智能领域的重要研究方向，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。传统的NLP方法主要依赖于手工设计的特征和统计模型，这些方法在处理复杂语言现象时存在局限性。随着深度学习的发展，基于神经网络的模型在NLP任务中取得了突破性进展...
2. 词向量表示
词向量是将词语表示为低维实数向量的技术，是深度学习应用于NLP的基础。Word2Vec、GloVe和FastText是三种经典的词向量模型。这些模型通过学习大量文本数据，将语义相似的词映射到向量空间中相近的位置...
论文助手
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这篇论文的主要贡献是什么？
根据摘要部分，这篇论文的主要贡献是系统地综述了深度学习在自然语言处理各个子领域的应用，包括词向量表示、语言模型、机器翻译等，并介绍了常用的深度学习模型如CNN、RNN和注意力机制。
请解释一下"注意力机制"这个概念。
注意力机制是深度学习中的一种技术，它允许模型在处理序列数据时，动态地关注输入的不同部分。在NLP中，它使模型能够根据当前任务需要，重点关注输入文本中的相关词语或段落，从而提高处理长文本和复杂语义的能力。

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