这篇博客是我看了半年的论文后，自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结，在此分享。其中必然有局限性，欢迎各种交流，随便拍。
Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果，但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果。关于这个原因，引一条我比较赞同的微博。
@王威廉：Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量，发现有44篇，而naacl则有0篇。有一种说法是，语言（词、句子、篇章等）属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体，而语音和图像属于较为底层的原始输入信号，所以后两者更适合做deep learning来学习特征。
2013年3月4日 14:46
2013年3月4日 14:46
第一句就先不用管了，毕竟今年的 ACL 已经被灌了好多 Deep Learning 的论文了。第二句我很认同，不过我也有信心以后一定有人能挖掘出语言这种高层次抽象中的本质。不论最后这种方法是不是 Deep Learning，就目前而言，Deep Learning 在 NLP 领域中的研究已经将高深莫测的人类语言撕开了一层神秘的面纱。
我觉得其中最有趣也是最基本的，就是“词向量”了。
将词用“词向量”的方式表示可谓是将 Deep Learning 算法引入 NLP 领域的一个核心技术。大多数宣称用了 Deep Learning 的论文，其中往往也用了词向量。