Djupt lärande metoder använder flera bearbetning lager för att lära hierarkiska representationer av data, och har producerat state-of-the-art resultat på många områden. Nyligen har en mängd olika modeller och metoder blomstrat i samband med behandling av naturligt språk (NLP). I det här dokumentet går vi igenom viktiga modeller och metoder för djupt lärande som har använts för många NLP-uppgifter och ger en genomgång av deras utveckling. Vi sammanfattar, jämför och kontrasterar också de olika modellerna och lägger fram en detaljerad förståelse av det förflutna, nuet och framtiden för djupt lärande i NLP.
Nyligen har neurala nätverk visat sig överträffa många toppmoderna system i flera NLP uppgifter REF.
Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}