論文の概要: Natural Language Processing Advancements By Deep Learning: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01200v4
• Date: Sat, 27 Feb 2021 14:02:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 03:56:24.430166
• Title: Natural Language Processing Advancements By Deep Learning: A Survey
• Title（参考訳）: ディープラーニングによる自然言語処理の進歩:調査
• Authors: Amirsina Torfi, Rouzbeh A. Shirvani, Yaser Keneshloo, Nader Tavaf, Edward A. Fox
• Abstract要約: この調査は、ディープラーニングの恩恵を受けたNLPのさまざまな側面と応用を分類し、対処する。 コアNLPタスクとアプリケーションをカバーするもので、深層学習手法とモデルがどのようにこれらの領域を前進させるかを記述している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.755972004983746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) helps empower intelligent machines by enhancing a better understanding of the human language for linguistic-based human-computer communication. Recent developments in computational power and the advent of large amounts of linguistic data have heightened the need and demand for automating semantic analysis using data-driven approaches. The utilization of data-driven strategies is pervasive now due to the significant improvements demonstrated through the usage of deep learning methods in areas such as Computer Vision, Automatic Speech Recognition, and in particular, NLP. This survey categorizes and addresses the different aspects and applications of NLP that have benefited from deep learning. It covers core NLP tasks and applications and describes how deep learning methods and models advance these areas. We further analyze and compare different approaches and state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、言語に基づく人間とコンピュータのコミュニケーションにおいて、人間の言語をよりよく理解することで、インテリジェントマシンの強化を支援する。 近年の計算能力の発達と大量の言語データの出現により、データ駆動型アプローチによる意味分析の自動化の必要性と需要が高まっている。 データ駆動戦略の活用は、コンピュータビジョン、自動音声認識、特にnlpといった分野におけるディープラーニング手法の使用によって実証された大幅な改善によって、広く普及している。 この調査は、ディープラーニングの恩恵を受けたNLPのさまざまな側面と応用を分類し、対処する。 コアNLPタスクとアプリケーションをカバーするもので、深層学習手法とモデルがどのようにこれらの領域を前進させるかを記述している。 さらに、異なるアプローチと最先端モデルを分析し比較する。

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