自然语言处理中深度学习混合与集成方法的综述
人工智能
2024-08-09 v2
摘要
本综述对自然语言处理（NLP）中的混合与集成深度学习模型进行了全面探索，阐明了其在情感分析、命名实体识别、机器翻译、问答、文本分类、生成、语音识别、摘要和语言建模等多种任务中的变革潜力。本文系统地介绍了每项任务，描绘了从循环神经网络（RNN）到基于 Transformer 的模型（如 BERT）的关键架构，并评估了它们的性能、挑战和计算需求。强调了集成技术的适应性，突出了它们增强各种 NLP 应用的能力。在解决实现中的挑战时，包括计算开销、过拟合和模型解释的复杂性，同时探讨了可解释性与性能之间的权衡。作为一份简明但极具价值的指南，本综述综合了对任务、架构和挑战的见解，为旨在通过 NLP 中的集成深度学习推进语言驱动应用的研究人员和从业者提供了整体视角。
关键词
引用
@article{arxiv.2312.05589,
title = {A Review of Hybrid and Ensemble in Deep Learning for Natural Language Processing},
author = {Jianguo Jia and Wen Liang and Youzhi Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.05589},
year = {2024}
}