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深度学习在自然语言处理中的进展

NLP

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NLP is a branch of AI, referring to the tech to analyze, understand and generate human language to facilitate human-computer interaction and human-human exchange.

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Progress of DNN-Based Natural

Language Processing(NLP)

Dr. Ming Zhou

(mingzhou@microsoft.com)

Microsoft Research Asia

GAITC NLP Forum

May 22, 2017 @ Beijing

NLP Fundamental

Word expression and

analysis

Phrase expression and

analysis

Sentence expression

and analysis

Discourse expression

and analysis

NLP Tech

Machine translation

Question asking and

answering

Information retrieval

NLP Tech

Chat and dialogue

Knowledge

engineering

Language generation

NLP+

Search engine

Customer support

Business intelligence

Speech assistant

ML/DL

Big data

User profiling

Recommendation

Information extraction

Natural Language Processing（NLP）

Knowledge

graph

NLP is a branch of AI, referring to the tech to analyze, understand and generate human

language to facilitate human-computer interaction and human-human exchange.

Cloud

computing

• 1940 ~ 1954： Invention of computer and intelligence theory

• Leader：Chomsky，Backus，Weaver， Shannon

• 1954 ~ 1970：Formal rule system, logic theory and perceptron

• Leader：Minsky，Rosenblatt

• 1970 ~ 1980：HMM-based ASR, semantic and discourse modelling

• Leader：Frederick Jelinek，Martin Kay

• 1980 ~ 1991：Rule base and knowledge base

• Work：WordNet (1985), HPSG (1987), CYC (1984)

• 1991 ~ 2008：statistical machine learning

• Approach：SVM, MaxEnt, PCFG, PageRank

• Application：SMT, QA and search engine

• 2008 ~ 2017：big data and DL

• Work：word embedding, NMT, chit-chat, dialogue system, reading

comprehension

NLP Evolution

Deep Neural Network

• Deep Neural Network :

• Involve multiple level neural networks

• Non-Linear Learner

r 

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Active functions:   󰇛󰇜

DNN4NLP Progress

• Progress

• Word expression with embedding

• Sentence modelling via CNN or RNN(LSTM/GRU) for

similarity estimation and sequential mapping

• Successful applications such as NMT, chatbot, etc.

• Still exploring

• Learning from unlabeled data (GANs, Dual Learning)

• Learning from knowledge

• Learning from user/environment (RL)

• Discourse and context modelling

• Personalized system (via user profiling)

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