自然语言处理用了什么神经网络（自然语言处理神经网络）

自然语言处理综述

自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。

计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。

如果方向太新还没有相关综述，一般还可以查找该方向发表的最新论文，阅读它们的“相关工作”章节，顺着列出的参考文献，就基本能够了解相关研究脉络了。

重视地理观察。观察就是边思考边细看。看一看当地的地理环境的面貌，以及人们在当地是怎样活动的。通过报刊、电视节目、图片获得地理信息，锻炼我们的才智。善于地理想象。

端正学习态度，认识到地理是一门重要的学科，我们要认真的学习地理知识。不要认为地理并不重要，可学可不学的思想是不可能学好地理的。

地理的学习方法如下：学会概括。学习时只要抓住重点。例如南亚地型复杂，可用八个字概括，即山河相间、纵列分布。整合知识点。把需要学习的信息，做成思维导图，会让大脑思维条理清醒，方便记忆掌握。

1、例如，在上面这幅图中，第一层CNN模型也许学会从原始像素点中检测到一些边缘线条，然后根据边缘线条在第二层检测出一些简单的形状(例如横线条，左弯曲线条，竖线条等)，然后基于这些形状检测出更高级的特征，比如一个A字母的上半部分等。

2、年在深度学习和卷积神经网络成为图像任务明星之后， 2014年TextCNN诞生于世，成为了CNN在NLP文本分类任务上的经典之作。 TextCNN提出的目的在于，希望将CNN在图像领域中所取得的成就复制于自然语言处理NLP任务中。

3、CNN的全称是Convolutional Neural Network，是一种前馈神经网络。由一个或多个卷积层、池化层以及顶部的全连接层组成，在图像处理领域表现出色。本文主要讲解CNN如何在自然语言处理方面的运用。

4、CNN在CV与NLP领域运用的联系与区别联系：自然语言处理是对一维信号（词序列）做操作，计算机视觉是对二维（图像）或三维（视频流）信号做操作。

不同的人工神经网络模型可以用于解决不同类型的问题。例如，卷积神经网络可以用于图像识别，而循环神经网络可以用于语音识别和时间序列预测。

深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度学习的代表算法之一。

循环神经网络、生成对抗网络。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度学习的代表算法之一。

循环的意思是：经常或重复出现将这类神经网络称为循环神经网络是因为它对一组序列输入重复进行同样的操作。本文后续部分将讨论这种操作的意义。

批归一化：用于加速网络训练和提高模型的泛化能力。卷积神经网络：用于处理图像、语音等数据，具有局部连接和权值共享的特点。循环神经网络：用于处理序列数据，具有时间依赖性和记忆能力的特点。

1、年在深度学习和卷积神经网络成为图像任务明星之后， 2014年TextCNN诞生于世，成为了CNN在NLP文本分类任务上的经典之作。 TextCNN提出的目的在于，希望将CNN在图像领域中所取得的成就复制于自然语言处理NLP任务中。

2、话说两年前我一脸蒙圈地开始了自己文本挖掘的职业生涯，领导给我的第一个任务就是文本分类任务。小伙伴手把手教我怎么来做一个三分类任务，上手还挺快，正能量爆炸，原来这就自然语言处理，也没有那么复杂吗？无知者无畏。

4、文本挖掘（或者文本数据挖掘）：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的。

深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升，类似于在计算机视觉中处理图像数据一样，深度学习中将声音转化为特征向量，然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练，得到一个可以进行语音识别的模型。

为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。自然语言处理(Natural Language Processing， NLP)是一个融合了语言学、计算机科学、数学等学科的领域，它不仅研究语言学，更研究如何让计算机处理这些语言。

深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。

例如卷积神经网络、循环神经网络、残差连接等等，这些技术使得神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。总之，深度学习为神经网络的发展带来了革命性变化，并且在人工智能领域发挥着越来越重要的作用。

Estimation of Word Representations in Vector Space建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bag of words）相比，word2vector能够更好地表达语法信息。深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。

例如，计算机视觉中的任务对每一个样本都需要处理大量的输入特征(像素)，自然语言处理任务的每一个输入特征都需要对大量的可能值(词汇表中的词) 建模。