深度学习在NLP中的应用——斯坦福 Richard Socher 教授课程
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更新于2024-07-21
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"Stanford大学开设的深度学习应用于NLP的课程由Richard Socher教授主讲,探讨如何在计算机中表示单词的意义,并介绍了WordNet等词汇层级结构来表示语义关系。"
在这堂深度学习与自然语言处理(NLP)的课程中,Richard Socher深入讨论了如何在计算机科学的背景下表示语言的含义。首先,他引用了Webster词典对意义的定义,包括一个词、短语或表达所代表的想法,以及人们通过言语、符号等传达的意图,以及在文学、艺术作品中表达的概念。
在计算机科学中,特别是在自然语言处理领域,表示词语的意义是一个关键挑战。传统的解决方法之一是利用词汇层级结构,如WordNet。WordNet是一种基于英语的词汇知识库,它将单词组织成具有超类(hypernym)关系的网络,比如“狗”是“哺乳动物”的一种,而“哺乳动物”又是“脊椎动物”的一种。这种层次结构有助于捕捉词汇之间的语义相似性和关系,例如同义词集(synonym sets),课程中提到的如“procyonid.n.01”(浣熊科动物)到“animal.n.01”(动物)的一系列超类关系。
此外,课程还提到了形容词的多种含义,如“好”这个词可以有多个同义词,表示不同的概念,如“full”、“good”、“es3mable”(可尊敬的)、“beneficial”等。这展示了词语的多义性和语境依赖性,这对于在计算机中准确地表示和理解自然语言至关重要。
深度学习在NLP中的应用则提供了更先进的方法来处理这些复杂性,如词嵌入(word embeddings)。词嵌入是将单词映射到高维向量空间中的点,使得语义相似的词在向量空间中距离较近。这种方法如Word2Vec、GloVe等,能够捕获单词的上下文信息和语义关联,甚至能实现简单的算术操作,如“国王 - 男人 + 女人 = 女王”。
此外,现代的深度学习模型如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和Transformer等,进一步提升了模型理解文本序列的能力,它们能捕捉句子中的依赖关系,处理变长输入,并在诸如机器翻译、情感分析、问答系统等NLP任务上取得了显著的进步。
总而言之,这堂课不仅介绍了WordNet等传统方法在表示词语意义方面的应用,还涉及了深度学习如何革新NLP领域,通过词嵌入和复杂的神经网络架构更好地理解和生成自然语言。这些技术对于构建能够理解人类语言的智能系统至关重要。
2018-03-17 上传
2023-04-12 上传
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2023-05-24 上传
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2023-05-25 上传
2023-06-06 上传
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