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2.在自然語言處理領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)的承諾是：給新模型帶來更好的性能，這些新模型可能需要更多數(shù)據(jù)，但不再需要那么多的語言學(xué)知識。關(guān)于深度學(xué)習(xí)方法有很多炒作和大話，但除了炒作之外，深度學(xué)習(xí)方法正在為挑戰(zhàn)性問題取得先進的結(jié)果，特別是在自然語言處理領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)對自然語言處理問題的具體前景，下面一起來看下：1.自然語言處理深度學(xué)習(xí)的承諾。2.深度學(xué)習(xí)從業(yè)人員和研究科學(xué)家對自然語言處理深度學(xué)習(xí)的承諾有什么說法。3.自然語言處理的重要深度學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)的方法很受歡迎，主要是因為它們兌現(xiàn)了當初的承諾。這并不是說在技術(shù)上沒有任何炒作，而是說，這種炒作是基于非常真實的成果。這些成果正在從計算機視覺和自然語言處理的一系列具有挑戰(zhàn)性的人工智能問題中得到證實。深度學(xué)習(xí)力量的一次大型展現(xiàn)，就是在自然語言處理領(lǐng)域，特別是在語音識別方面。最近的進展則是在機器翻譯方面。自然語言處理中的深度學(xué)習(xí)的一個承諾是，能夠用具有更好性能的模型替代現(xiàn)有的線性模型，能夠?qū)W習(xí)和利用非線性關(guān)系。深度學(xué)習(xí)不會徹底解決自然語言處理問題或人工智能問題。迄今為止，在自然語言處理的一系列廣泛問題中，已經(jīng)對深度學(xué)習(xí)方法進行了評估，并在其中一些問題上取得了成功。這些成功表明，使用深度學(xué)習(xí)能獲得高于以往的表現(xiàn)或能力。重要的是，深度學(xué)習(xí)方法取得成功的領(lǐng)域，恰恰是一些更加面對終端用戶、更具挑戰(zhàn)性也更有趣的問題。
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