深度学习已成功使用于自然言语处理并取得了重大发展

　　自然言语处理是人工智能的一个重要方向，研讨让核算机运用人类言语、即自然言语的理论和办法。深度学习是指根据深度神经网络的机器学习技能。现在深度学习已成功使用于自然言语处理并取得了重大发展。

　　针对深度学习在自然言语处理的使用，前华为诺亚方舟试验室主任、如今日头条人工智能试验室主任李航博士在《国家科学谈论》宣布了观念文章“Deep Learning for Natural Language Processing: Advantages and Challenges”(Natl Sci Rev 2018, 5: 24-26. https://doi.org/10.1093/nsr/nwx110)，总结了深度学习用于自然言语处理的效果，并论述了这一技能的优势和面对的应战。

　　该文以为自然言语处理有五个首要使命：分类、匹配、翻译、结构猜测和序列决议计划进程，如表1所示。这五个使命中的前四个，深度学习办法的体现都优于或明显优于传统办法，而且成为解决这些问题的当时最好技能。第五项使命序列决议计划进程包含多轮对话，深度学习对该使命的奉献怎么尚未得到完全验证。

　　在深度学习使用于自然言语处理的问题中，机器翻译的发展特别有目共睹，正成为该使用的代表性技能。此外，深度学习还初次使某些使用成为可能，比方，深度学习成功使用于图画检索，生成式的自然言语对话等。

　　深度学习在自然言语处理中的优势首要在于端到端的练习和表明学习，这使深度学习差异于传统机器学习办法，也使之成为自然言语处理的强壮东西。

　　深度学习面对着一些应战。比方，缺少理论基础和模型可解释性、模型练习需求很多数据和强壮的核算资源。而深度学习在自然言语处理中也面对一些共同的应战，如长尾问题、与符号处理的结合，以及推理和决议计划。

　　能够预见，未来深度学习与其他技能(强化学习、揣度、知识)结合起来将会使自然言语处理更上一层楼。