如何利用深度学习来处理自然语言?
使用深度学习用于自然语言处理 (NLP) 的主要挑战之一是理解人类语言的复杂性和细微差别.语言高度上下文,并且严重依赖常识知识,使深度学习模型难以准确处理和生成与人类认知相匹配的文本.此外,深度学习模型所需的大量数据可以准确预测和生成人类语言,这可能使这些模型难以训练和部署.这可能导致缺乏概括能力,难以理解长的语境依赖性和无法处理词汇 (V) 词语等问题.最后,深度学习模型的决策过程中缺乏透明度和解释结果的难度也可能使NLP难以完成深度学习任务.