An introduction to Deep Learning in Natural Language Processing:Models, techniques, and tools

An_ich

已于 2024-01-07 21:25:12 修改

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文章标签：深度学习人工智能 nlp

于 2024-01-06 21:44:47 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_62891098/article/details/135430849

本文详细概述了深度学习在自然语言处理领域的最新发展，包括NLP任务的分类、深度学习模型的进步，如词嵌入、Transformer架构（如BERT）和其在机器翻译、命名实体识别等任务中的应用。文章还探讨了这些技术的局限性和未来研究方向。

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本篇博客是逐字翻译的原论文，链接的博客对有用信息进行了提取

NLP综述

摘要

自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支，涉及通过人类语言进行交互的系统和算法的设计和实现。由于深度学习的最新进展，NLP应用程序的性能得到了前所未有的提升。在本文中，我们对深度学习技术在NLP中的应用进行了调查，重点关注深度学习在各种任务中表现出更强的影响。此外，我们探索、描述和修改NLP研究中的主要资源，包括软件、硬件和流行的语料库。最后，我们强调了深度学习在NLP中的主要局限性和当前的研究方向。

1.简而言之

自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支，充满了与语言相关的复杂、复杂和具有挑战性的任务，如机器翻译、问题回答、摘要等。NLP涉及模型、系统和算法的设计和实现，以解决理解人类语言的实际问题。

我们可以将NLP分为两个主要分支，即基础研究和应用研究。关于基础研究，任务包括有语言建模、形态分析、句法处理或解析以及语义分析。应用研究的任务包括有从文本中自动提取相关信息(例如，命名实体及其之间的关系)，语言之间的文本翻译，文本摘要，问答，分类和文档的聚类。

由于深度学习的最新进展，NLP应用程序的性能得到了前所未有的提升，引起了机器学习社区越来越大的兴趣。例如，在机器翻译中，基于短语的最先进的统计方法已经逐渐被神经机器翻译所取代，由巨大的深度神经网络组成，获得了更好的性能。[1]类似地，基于字典、本体和句法语法规则的命名实体识别的早期方法已经被循环架构[2]和深度学习模型所取代。大型神经网络已被证明优于传统的ML算法，如SVM。首先，这些模型通常可以用单一的端到端体系结构进行训练，而且它们不需要传统的任务特定特征工程，这使得它们的采用很方便。其次，深度神经网络能够处理大量的训练数据。然而，如果我们考虑与自然语言的语义分析相关的任务，语义注释数据的有限可用性(通常需要专门的人工努力)已经减缓了神经方法的扩散。

最近的模型也开始在各种任务上超过人类的表现，例如问答[3]或检测欺骗性内容[4]。

然而，即使最近的技术开始在各种任务上达到优异的性能，仍然有几个问题需要解决，例如计算成本、结果的可再现性和缺乏可解释性。在过去的几年里，关于深度学习和《自然语言处理》已经出版。鉴于该领域的快速进展，我们只考虑最近的调查，即自2019年以来的调查。[5][6][7][8]
[9]

我们的论文旨在成为一个教程机器学习社区，它提供了(i)主要NLP任务的分类，(ii)分析当前的问题和今后的工作，重点是再现性问题，(iii)描述软件和硬件资源以及NLP中使用的主要语料库。具体来说，[5]中的作者调查了经典神经网络语言模型的不同架构及其改进。[9]从文本表示学习的角度综述了深度学习模型。[8]简要介绍了NLP和深度神经网络，并讨论了如何使用深度学习来解决NLP中当前的问题。[7]对受益于深度学习的NLP的不同方面和应用进行了分类和讨论。最后，文献[6]中的调查重点是跨语言词嵌入模型。

2.任务和应用

由于无处不在的人机交互，NLP技术目前被用于多个不同的任务，涵盖多个领域。大多数现代自然语言处理应用可分为以下几类:

序列分类

这一类NLP问题是成熟的分类任务。设 $\chi$ 是一组输入序列，其中每个序列S $\epsilon$ $\chi$ ，S包括有一系列的tokens， $S=<w_1,...,w_s>$ 。设 $Y_c=\left \{ c_1,c_2,... \right \}$ 是一系列可能的分类。与机器学习中常见的分类问题类似，序列分类的目的是找到一个函数 $f_c:\chi \rightarrow y_c$ 。相关的任务有：(i)情感分析，其目的是根据极性对短文本进行分类；(ii)文档分类，找到文档的主题(例如，体育、金融……)；(iii)回答句子选择，其目标是从给定段落/文本中选择最佳句子来回答输入问题。