13.深度学习(词嵌入)与自然语言处理–HanLP实现

文章目录13. 深度学习与自然语言处理13.1 传统方法的局限13.2 深度学习与优势13.3 word2vec13.4 基于神经网络的高性能依存句法分析器13.5 结语13.6 GitHub 笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 13. 深度学习与自然语言处理 13.1 传统方法的局限 前面已经讲过了隐马尔可夫模型、感知机、条件随机场、朴素贝叶斯模型、支持向量机等传统机器学习模型,同时,为了将这些机器学习模型应用于 NLP,我们掌握了特征模板、TF-IDF、词袋向量等特征提取方法。而这些方法的局限性表现为如下: