28、深度学习与词嵌入在自然语言处理中的应用

深度学习与词嵌入在自然语言处理中的应用

1. 深度学习概述

深度学习是机器学习的一个子领域，它受大脑结构和功能的启发，使用被称为人工神经网络的算法。这是一种模仿人类大脑处理数据和创建模式以用于决策的人工智能功能。深度学习属于人工智能中机器学习的一部分，其网络能够从非结构化或未标记的数据中进行无监督学习。

机器学习是处理大数据最常用的人工智能技术之一。它是一种自适应算法，随着经验的积累或新数据的添加，其分析能力和模式识别能力会不断提高。例如，一家数字支付公司若想检测系统中是否存在欺诈行为或潜在欺诈风险，就可以使用机器学习工具。计算机模型中的计算算法会处理数字平台上发生的所有交易，在数据集中寻找模式，并指出模式检测到的任何异常。

深度学习作为机器学习的一个子集，利用分层的人工神经网络来执行机器学习过程。人工神经网络的构建类似于人类大脑，神经元节点像网络一样相互连接。与传统程序以线性方式进行数据分析不同，深度学习系统的分层功能使机器能够以非线性方式处理数据。传统的检测欺诈或洗钱的方法可能仅依赖于交易金额，而深度学习的非线性技术则会考虑时间、地理位置、IP地址、零售商类型以及其他可能构成欺诈活动的特征。神经网络的第一层处理原始数据输入，如交易金额，并将其作为输出传递给下一层。第二层结合用户的IP地址等额外信息处理上一层的信息，并传递结果。下一层再结合地理位置等原始数据，使机器的模式识别能力进一步提升。这个过程会在整个神经网络的各个层级持续进行，直到确定最佳输出。

近年来，深度学习方法在许多不同的自然语言处理（NLP）任务中取得了非常高的性能。这些模型通常可以用一个端到端的单一模型进行训练，而不需要传统的、针对特定任务的特征工程。使用深度学习解决NLP问题有几个很好的理