循环神经网络RNN在自然语言处理领域的应用

这篇博客重点介绍了RNN在自然语言处理(NLP)中的广泛应用,包括LSTM和GRU模型。推荐了WLIDML和colah的深度解析博文,以及张俊林的相关资源,为初学者提供入门学习路径。

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之前看的论文都是基于CNN在NLP上的应用,但其实深度学习与NLP结合的领域中应用最广的应该是RNN,因为文本可以直观地被表示为输入序列,方便的被RNN处理,捕获其Long-Term依赖等信息,而且实际应用中也取得了很好的效果。之前虽然主要研究CNN,但同时也看了很多关于RNN、LSTM、GRU等模型原理的介绍,使用方法,也读过一些代码。本篇博客作为RNN与NLP领域开启的第一篇,主要介绍一下之前看过的一些博客、代码等资源的链接,方便想要了解这个领域的同学们入门学习,可能罗列的也不是很全面只是自己感觉比较好的资源而已。

博客

博客的话主要看了两个比较知名博主写的博文,国内也有很多研究者对其进行了翻译,写的博文质量很高,强烈建议大家进行研读。

  1. WLIDML大神关于RNN、LSTM、GRU的介绍和使用theano实现的的四篇博文:

    Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs
    Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 2 – Implementing a RNN with Python, Numpy and Theano

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