深度学习在自然语言处理领域的应用,最重要、最基础的是word2vec,而且我认为是划时代意义的。其本质在于,很多原来不可以计算的“变量”,通过word2vec表示之后都可以计算,而且是具备客观物理意义的。
如果说NLP领域有“三驾马车”的话,我认为它们是词向量、循环神经网络(RNN)和“编码器-解码器”(Encoder-Decoder)。
深度学习在自然语言处理领域的应用,最重要、最基础的是word2vec,而且我认为是划时代意义的。其本质在于,很多原来不可以计算的“变量”,通过word2vec表示之后都可以计算,而且是具备客观物理意义的。
如果说NLP领域有“三驾马车”的话,我认为它们是词向量、循环神经网络(RNN)和“编码器-解码器”(Encoder-Decoder)。