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[공유] 딥러닝 기반 자연어처리 기법의 최근 연구 동향 본문
https://ratsgo.github.io/natural%20language%20processing/2017/08/16/deepNLP/
# 저자 및 논문명
Young, T., Hazarika, D., Poria, S., & Cambria, E. (2017).
Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing.
# 역자
이기창, Gichang Lee ratsgo@naver.com
그림1: 최근 6년 간 각 학회지에 게재된 딥러닝 논문의 비율(%)
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Abstract
딥러닝 기법은 데이터의 계층적인 표현(hiarchical representation)을 학습하는 다층 레이어(multiple processing layer)를 사용한다. 그리고 딥러닝은 많은 도메인에서 최첨단(state-of-the-art) 결과를 내고 있다. 최근 다양한 모델 디자인과 기법들이 자연언어처리(Natural Language Processing) 분야에서 꽃피고 있다. 본 논문에서는 수많은 NLP 과제에 적용된 의미 있는 딥러닝 모델과 기법을 검토하고, 이들의 성취에 관해 자세히 설명한다. 또한 다양한 모델들을 비교, 대조함으로써 딥러닝 기반 NLP 기법의 과거, 현재, 미래에 대해 이해할 수 있도록 할 것이다.
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