深度学习在自然语言处理领域的承诺在于，模型可以实现更好的性能，尽管它们可能需要更多的数据但更少的语言专业知识来训练和操作。围绕深度学习方法有很多炒作和夸大的说法，但抛开炒作，深度学习方法在 [...] 上取得了最先进的结果。

自然语言处理，简称 NLP，广义上定义为软件对自然语言（如语音和文本）的自动处理。自然语言处理的研究已经存在了 50 多年，随着计算机的兴起，它从语言学领域发展而来。在这篇文章中，你将 [...]。

自然语言处理领域正从统计方法转向神经网络方法。自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。尽管如此，深度学习方法在某些特定的语言问题上正取得最先进的结果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现 [...]。

在应用机器学习中，你可能会遇到“转导”或“转导学习”这两个术语。在循环神经网络应用于序列预测问题时，例如自然语言处理领域的一些问题，就会用到这些术语。在这篇文章中，你将发现什么是机器学习中的转导。阅读本文后 [...]。

深度学习正在对自然语言处理领域产生巨大影响。但是，作为初学者，你从哪里开始呢？深度学习和自然语言处理都是庞大的领域。每个领域有哪些值得关注的关键方面，以及深度学习对 NLP 的哪些领域影响最大？ [...]。

深度学习方法在自然语言处理问题集上取得了最先进的结果。令人兴奋的是，单个模型可以进行端到端训练，取代了一系列专门的统计模型。英国牛津大学教授深度学习在自然语言处理方面的课程，其大部分材料 [...]。

自然语言处理，简称 NLP，是机器学习的一个子领域，关注对语音和文本数据的理解。统计方法和统计机器学习主导着该领域，最近深度学习方法在语音识别和文本翻译等具有挑战性的 NLP 问题上已被证明非常有效。在这篇文章中，你将发现斯坦福 [...]。

自然语言处理，简称 NLP，是研究用于处理语音和文本数据的计算方法的学科。该领域以统计范式为主导，并使用机器学习方法来开发预测模型。在这篇文章中，你将发现 [...] 可以开始学习的顶级书籍。