1、自然语言处理中的深度学习入门

自然语言处理中的深度学习入门

1 深度学习与自然语言处理概述

语言对人类来说是自然而然的，但传统上计算机很难理解。近年来，深度学习成为人工智能领域的最新浪潮，在众多数据处理任务中不断刷新着技术水平。在自然语言处理（NLP）领域，基于深度学习的方法也大幅超越了以往的技术。

1.1 适用人群与学习收获

适合从事自然语言处理的各类人员，包括计算语言学家、软件工程师以及机器学习或NLP专业的学生。通过学习，你将获得深度学习在多种语言分析任务中的应用知识，并有实际代码支持。具体来说，能将计算语言学中的经典任务（如词性标注、问答系统）与深度学习相结合，成为专业的深度学习NLP专家，还能了解到可解释人工智能和语义角色等前沿问题的解决方案。

1.2 本章内容

• 对应用于NLP的机器学习进行简要介绍。
• 深度学习的简要历史回顾。
• 基于向量的语言表示介绍。

当前的自然语言处理严重依赖机器学习。机器学习源于统计学，18 - 19世纪托马斯·贝叶斯和拉普拉斯的工作，以及1812年勒让德的最小二乘法都为其奠定了基础。1943年，麦卡洛克和皮茨提出了神经网络的形式理论，1950年艾伦·图灵提出了学习机器的概念。

所有进行分类的机器学习算法都旨在实现数据的线性可分性，即找到能将不同类别的数据点分开的线性边界。数据点通常以向量形式表示，这些向量构成输入空间。在学习过程中，输入空间经过处理和抽象后形成特征空间，而输出空间则由类标签组成。深度学习的核心在于学习特征空间中的抽象表示。

2 机器学习方法在NLP中的应用