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深度学习在自然语言处理的应用v076
深度学习在自然语言处理的应用 张俊林 2014.10.3 1 大纲 � 深度学习简介 � 基础问题：语言表示问题 –Word Embedding –不同粒度语言单元的表示 �字符/单字/单词/短语/句子/文档 � 值得重点关注的模型 –RAE/Tensor Network/卷积网络 � NLP的应用 –语言模型 –中文分词 –知识挖掘 –情感计算 –机器翻译 –Paraphrase –IR 2 � 探讨与思考 深度学习（表示学习） 3 深度学习（表示学习） 4 Layer-Wise Pre-Training 5 Denoising Autoencoder 6 自然语言交互的时代 7 大纲 � 深度学习简介 � 基础问题：语言表示问题 –Word Embedding –不同粒度语言单元的表示 �字符/单字/单词/短语/句子/文档 � 值得重点关注的模型 –RAE/Tensor Network/卷积网络 � NLP的应用 –语言模型 –中文分词 –知识挖掘 –情感计算 –机器翻译 –Paraphrase –IR 8 � 探讨与思考 One-Hot 表示 • One Hot表示在传统NLP中很常用 Similarity(dog,cat)=0 9 Word Embedding • 词向量：单词的分布向量表示（Distributional Representation ） Similarity(dog,cat)Similarity(dog,the) Similarity( “the dog smiles. ”, “one cat cries.”） • 词向量表征了单词使用上下文中的句法语义特征 – One-Hot的字面匹配到DR的语义匹配 10 无监督训练获得单词的WE-word2vec 单词：苹
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