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本文概述了深度神经网络在处理长文本NLP中的应用，重点关注文档分类和摘要，探讨了多层感知机、CNN、RNN、LSTM、Transformer等架构，以及BERT、ELECTRA和GPT等技术。同时，讨论了长文档分析的挑战和解决方案，如稀疏注意力、层次Transformer和循环Transformer，并涵盖了情感分析和公开数据集。
本文是针对NLP处理长文本的一个综述，针对《Neural Natural Languag Processing for Long Texts: A Survey of the State-of-the-Art》的翻译。
长文本的神经自然语言处理：研究现状综述
摘要
在过去的十年里，深度神经网络（DNN）的采用极大地促进了自然语言处理（NLP）。然而，长文档分析的需求与短文本的需求大不相同，而在线上传的文档规模不断增加，使得对长文本的自动理解成为一个关键的研究领域。本文有两个目标：a）概述了相关的神经构建块，从而作为一个简短的教程；b）调查了长文档NLP的最新技术，主要关注两个中心任务：文档分类和文档摘要。长篇文本的情感分析也包括在内，因为它通常被视为文档分类的一个特殊情况。因此，本文关注文档级分析。它讨论了长文档NLP的主要挑战和问题，以及当前的解决方案。最后，介绍了相关的、公开可用的、带注释的数据集，以便于进一步研究。
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