1、“.....但目前，自动编码器，还不具备分类功能，为了弥补这缺陷和不足，般可在自动编码器的最高层增加分类器。调整参数的方学的角度分析，深度学习的思路与人们的学习机理十分契合，本文主要研究了面向自然语言处理的深度学习。面向自然语言处理的深度学习论文原稿。前者隶属于数数据表示的范畴，而后者则是隶属于深度学习结构的范畴，即深度学习模型。例如，在处理图像的过程中，在选择原始特征表示时，般会以图像像素矩阵为主。而在处理于语音任务的过程中，则通常会优先选择基本语音单位，最为典型的便是音素。同时，还应对深度学习框架加以明确。结合上述可知，深度学习的主要任务是特征学习，而从本质上来看，这种学习模型实则是属于种基于原始特征的输入，经过多层非线性处理，对复杂的特域中，对于深度学习的研究现己取得显著成就。但在自然语言处理领域中，还未取得重大进展，不同于图像......”。

2、“.....经过系列的加工和处理之后形成符号系统，在自然语言领域中，人工神经网络对人脑结构的模仿具有突出优势，但现实却并非如此。最近几十年来，自然语言的处理基本都是以统计模型为主，而人工神经网络作为种传统的统计方式，却并未在自然语言处理领域中得到相应的重视。摘要近年来，在语音和图像处理领域中，对于深度学习的研究现已取得突出成就，但在自然语言处理领域中，还尚未取得重大突破。基于此，文章主要从学习定义应用动机基本框架等方面入手，对面向自然语言处理的深度学习论文原稿之间的关联和很容易找到，在此前提下，借助中间层的相关特征，能够获得高层特征和原始输入之间的关系。以往的机器学习方式，对于特征表示的依赖性较强，自动组织信息和抽取信息的能力较弱，通过人工选择，虽然能够借助人类的经验知识和智慧来弥补这不足和缺陷，但若想达到深入理解问题的层次，相关研究人员仍需花费大量的时间和精力......”。

3、“.....因此，从能够观察到的感官数据中，解释或者是识别相关特征，逐渐摆脱选择人工特征的局限性，也逐渐成为了深度学习过程中的重要思想。从种意义上来看，能够具备自动化学习功能的学和缺陷，但若想达到深入理解问题的层次，相关研究人员仍需花费大量的时间和精力。而这也在很大程度上限制了机器学习向智能化学习的方向发展，因此，从能够观察到的感官数据中，解释或者是识别相关特征，逐渐摆脱选择人工特征的局限性，也逐渐成为了深度学习过程中的重要思想。从种意义上来看，能够具备自动化学习功能的学习方式，均可被纳入深度学习范畴。学习多层分类表示需求研究表明，大脑结构可辅助人们完成学习，其属于种多层的皮质层，不同的皮质层，其所对应的学习表示结构各不相同。表示越抽象，便越能够交叉支持具体任务处理，因此，定要充分的利用好学习模型，并式相致，但差异在于......”。

4、“.....但以往的机器学习，对于人工分析的依赖性较强。自动化程度较低。深度学习会学习数据的变换形式，在预测器或者分类器构建的过程中，更加容易获取价值信息。面向自然语言处理的深度学习研究及其应用在语音和图像领域中，对于深度学习的研究现己取得显著成就。但在自然语言处理领域中，还未取得重大进展，不同于图像，语言产生于人的大脑，经过系列的加工和处理之后形成符号系统，在自然语言领域中，人工神经网络对人脑结构的模仿具有突出优势，但现实却并非如此。最近几十年来，自然语言的处理基本都是以统计模型为主，而人工神摘要近年来，在语音和图像处理领域中，对于深度学习的研究现已取得突出成就，但在自然语言处理领域中，还尚未取得重大突破。基于此，文章主要从学习定义应用动机基本框架等方面入手，对深度学习进行了全方位介绍，同时还对面向自然语言处理的深度学习进行了深入研究......”。

5、“.....即通过深层神经网络的建立，对人体大脑机制进行模拟，并分析文本语音图像等数据。在现阶段的机器学习研究中，深度学习是个重点热议的话题。在传统机器学习工作中，其质量和效果与输入特征和人工设计数据息息相关，而机器学习的方法只是对型的基础上，将完成训练的原始特征作为辅助特征并进行实践应用。在方法中，较为奠定的代表是系统，以多层维卷积神经网络和向量方法为基础和前提，逐步完成了命名实体识别语块切分词性标注等相关工作任务。类似的工作还包括，即以递归神经网络为基础完成语法分析情感分析等多项工作。在第种方法中，较为典型的如，即将词向量加入最优系统中，从而不断提升短语识别和命名实体识别的精准性和效率性。结束语综上所述，不同于图像处理，自然语言分层抽象并不突出，深度学习在自然语言处理领域中所选取的特征表示，目前以神经网络编码器参数进行固定，将抽象输入当做输入......”。

6、“.....以此类推，便可获取第层的模型，直到满足训练的要求为止。有监督训练分类器通过上述操作能够获得自动编码器，且原始输入信号也有很多表达特征，而这些特征便可用来表示原始输入信号。但目前，自动编码器，还不具备分类功能，为了弥补这缺陷和不足，般可在自动编码器的最高层增加分类器。调整参数的方式包括对最高层分类器参数进行调整结合标签样本，对所有自动编码器参数进行调整。深度学习模型的存在局部最优解，通过逐层初始化的方式，可对深层模型进行调整，使其达最佳优解位臵，从而为最优效果提供保障。范畴，即深度学习模型。例如，在处理图像的过程中，在选择原始特征表示时，般会以图像像素矩阵为主。而在处理于语音任务的过程中，则通常会优先选择基本语音单位，最为典型的便是音素。同时，还应对深度学习框架加以明确。结合上述可知，深度学习的主要任务是特征学习，而从本质上来看......”。

7、“.....经过多层非线性处理，对复杂的特征表示方式进行学习。如果能够与特定的领域任务进行结合，则深度学习般可借助自动学习的特征表示，对新型分类器进行构建，同时还可自动生成工具，从而完成更多领域的任务。例如，在逐层训练中，自动编码器构建系统中，从而不断提升短语识别和命名实体识别的精准性和效率性。结束语综上所述，不同于图像处理，自然语言分层抽象并不突出，深度学习在自然语言处理领域中所选取的特征表示，目前以机制为主，实践过程中还存在着定问题，但总而言之，深度学习为自然语言处理提供了全新的尝试，可行性较高，如此也使得语言和任务之间的泛化迁移变得更加容易。参考文献林奕欧，雷航，李晓瑜等，自然语言处理中的深度学习方法及应用电子科技大学学报，昝红英，朱学锋，面向自然语言处理的汉语虚词研究与广义虚词知识庫构建当代语言学，巩捷甫......”。

8、“.....实践过程中还存在着定问题，但总而言之，深度学习为自然语言处理提供了全新的尝试，可行性较高，如此也使得语言和任务之间的泛化迁移变得更加容易。参考文献林奕欧，雷航，李晓瑜等，自然语言处理中的深度学习方法及应用电子科技大学学报，昝红英，朱学锋，面向自然语言处理的汉语虚词研究与广义虚词知识庫构建当代语言学，巩捷甫，面向语文作文自动评阅的修辞手法识别系统的设计与实现哈尔滨工业大学，陈致鹏，面向小学生阅读理解题型的智能解题系统研究与实现哈尔滨工业大学，郭鹏深度卷积神经网络及其在手写体汉字识别中的应用研究，川师范大学，。问题，在应用领域内的原始特征表示问题上，包括此词向量空间向量空间模型词贷模型等表示方式。在深度学习算法的问题上，般要结合语言的实际特征，来选择种合理的深度学习模型。人类的自然语言具有定的递归属性。例如，自然语言中的句子，般是由短语字词等共同组成，因此......”。

9、“.....基于该特性的深度学习模型包括卷积神经网络模型递归神经网络模型以及循环神经网络模型等等。综合衡量了上述问题之后，在自然语言处理领域中的深度学习方式如下在深度学习模型构建过程中，通过原始特征的应用，对端对端系统进行构建，从而逐步完成处理任务。在现有隐蔽层，对原始输入进行抽象表示，并对数据结构进行学习，寻找有效特征，从而不断提升分类问题的精确性，在得到有效特征之后，也就完成了模型的整体训练面向自然语言处理的深度学习研究，也应重点考虑上述相关问题，在应用领域内的原始特征表示问题上，包括此词向量空间向量空间模型词贷模型等表示方式。在深度学习算法的问题上，般要结合语言的实际特征，来选择种合理的深度学习模型。人类的自然语言具有定的递归属性。例如，自然语言中的句子，般是由短语字词等共同组成，因此，这种递归属性也是自然语言所具备的特征......”。