深度学习下的自然语言处理综述（一）_深度学习通过各种方式使得自然语言被理解

摘要

深度学习方法使用多个处理层来学习数据的层次表示，并在许多领域产生了最先进的结果。近年来，在自然语言处理(NLP)的背景下，各种模型设计和方法得到了蓬勃发展。在这篇综述中，我们回顾了许多NLP任务中所使用的重要的深度学习相关模型和方法。在综述中，我们提到了序列生成方法，神经机器翻译，对话系统的模型，并叙述了它们的发展过程。与此我们还对各种模型进行了总结、比较和对比，并对NLP中深度学习的过去、现在和未来进行了详细的了解。同时，我们也深入探讨了现在主流的几种算法。
　　关键词：深度学习，自然语言处理，序列生成技术，机器翻译，对话系统

1．研究背景及意义

深度学习体系结构和算法在计算机视觉和模式识别等领域已经取得了令人瞩目的进展。随着这一趋势，近年来的关于NLP研究越来越多地使用新的深度学习方法。针对NLP问题的机器学习方法是基于浅层模型的（例SVM和逻辑回归），大多数的语言信息用稀疏表示（高维特征）表示，这导致诸如维数灾难之类的问题。近年来，基于密集向量表示的神经网络在各种NLP任务中取得了较好的效果。这一趋势是由词嵌入和深度学习方法的成功引发的。深度学习可以实现多层次的自动特征表示学习。相比之下，传统的基于机器学习的NLP系统在很大程度上依赖于手工构建的特征。这种手工构建的特征常耗大量的时间和成本，并且不同任务所需要的特征又是不同的。
自然语言处理(NLP)是一种基于理论的计算技术，用于人类语言的自动分析和表达。NLP的研究已经从打卡和批处理的时代(一个句子的分析时间可以长达7分钟)发展过来，到现在可以在不到一秒的时间内可以处理数百万个网页。NLP使计算机能够在所有级别上执行广泛的自然语言相关任务，从解析和词性标记到机器翻译和对话系统。
　　自然语言处理（NLP）通过计算技术学习、理解然后产生人类语言。NLP中有许多有意义的研究方向。其中包括序列生成，机器翻译，对话系统。NLP还有一些其他的主题。计算机视觉与NLP的集成，如视觉字幕、视觉对话、视觉关系和属性检测。
　　在过去的几年中，深度学习（DL）架构和算法在图像识别和语音处理等领域取得了令人瞩目的进步。它们在自然语言处理（NLP）中的应用起初并不那么令人印象深刻，但现在已经证明可以做出重大贡献，为一些常见的NLP任务提供最先进的结果。命名实体识别（NER），词性（POS）标记或情感分析是神经网络模型优于传统方法的一些问题。机器翻译的进步可能是最引人注目的。
　　R. Collobert 等人[1]，证实了一个简单的深度学习框架在几个NLP任务(如命名实体识别(NER)、语义角色标注(SRL)和词性标注（POS）ÿ