cnn-gru在自然语言处理方面的文献综述

CNN-GRU是一种神经网络结构，结合了卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU），常用于自然语言处理（NLP）任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译等。下面是一些关于CNN-GRU在NLP方面的文献综述：

1. "Convolutional Neural Networks with Gated Recurrent Units for Sequence Classification"（2015年）：这篇论文提出了一种基于CNN-GRU的序列分类模型，通过在CNN中使用卷积层提取特征，再将特征序列输入到GRU层中进行分类。实验结果表明，该模型在情感分析和垃圾邮件分类任务上取得了优秀的性能。

2. "A Hybrid Convolutional Gated Recurrent Neural Network for Sentiment Analysis"（2018年）：这篇论文提出了一种混合型CNN-GRU模型，将CNN用于提取文本的局部特征，GRU则用于建模文本序列的长期依赖关系。实验结果表明，该模型在情感分析任务上取得了比其他模型更好的性能。

3. "Convolutional Gated Recurrent Neural Networks for Text Classification"（2017年）：这篇论文提出了一种基于CNN-GRU的文本分类模型，通过在CNN中使用卷积层提取特征，再将特征序列输入到GRU层中进行分类。实验结果表明，该模型在多个文本分类任务上取得了优秀的性能。

4. "A CNN-GRU Neural Network for Automatic Essay Scoring"（2019年）：这篇论文提出了一种基于CNN-GRU的自动作文评分模型，通过在CNN中提取作文的局部特征，再将特征序列输入到GRU层中进行评分。实验结果表明，该模型在作文评分任务上取得了比其他模型更好的性能。

综上所述，CNN-GRU在NLP方面的应用非常广泛，其在文本分类、情感分析、机器翻译等任务上都取得了很好的性能。