A Survey of the Usages of Deep Learning for Natural Language Processing

计算机科学 领域(数学) 深度学习 人工智能 自然(考古学) 数据科学 计算语言学 自然语言处理 认知科学 历史 心理学 考古 数学 纯数学
作者
Daniel W. Otter,Julian Richard Medina,Jugal Kalita
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:32 (2): 604-624 被引量:1228
标识
DOI:10.1109/tnnls.2020.2979670
摘要

Over the last several years, the field of natural language processing has been propelled forward by an explosion in the use of deep learning models. This article provides a brief introduction to the field and a quick overview of deep learning architectures and methods. It then sifts through the plethora of recent studies and summarizes a large assortment of relevant contributions. Analyzed research areas include several core linguistic processing issues in addition to many applications of computational linguistics. A discussion of the current state of the art is then provided along with recommendations for future research in the field.
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