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然语言处理于自然语言处理前提句：小明被一只狗咬了假设句：小明被一只动物攻击了如果我们可以知道：“狗”蕴涵“动物”“咬”蕴涵“攻击”词义多样性：果实蕴含关系多样性：因果关系、上下位关系组合方式多样性出了基于深度神经网络的词汇蕴含识别方法读文档、问题读文档、问题及选项史考试记录获取试题难度预测出了基于深度卷积神经网络的试题难度预测方法satonthemat.satonthemat.音频：原始信息于探索阶段阅读理解长文本生成聊天机器人语言：抽象信息图图像：原始信息境响语义数据量影响模合效果境响语义数据量影响模合效果大量多元化数据难以获取多元化数据难以融合领域知识错综复杂能能穿多少穿多少能穿多少穿多少习的过渡习技术完全替代规则方法题数学试题回答米，然后各自按原速继续行驶，分别到达对方出发站即沿原路返回。第二次相遇时离A站的距离占AB两站全长我们可以首先通过深度学习的方法选取正确的规则方法(确定题目类型，数学模型)，然后运用相应的规则形式化的表示题目，进而求解尚不完美不正确,但也不是人类能理解的那种错误Google的神经网络画的诡异图画并不相同它。而神经网络中的一个「神经元」只是一个极其简单的数学能获取生物神经元复杂性中极小的一部分。所以，如果要说神模拟大脑，那也只在不够精确的启发水平上是对的，但事实上人工络和生物大脑没什么相似之处。——吴恩达系统认为左图是一只狗，系统认为左图是一只狗，而右图(仅在左图的最先进的大脑成像技术生成的有趣大脑视图基础上略微改变了像素)是一只鸵鸟。rd深度学习+迁移学习：例如用迁移学习的方法将通用领域的情感分类模深度学习+多任务学习：例如将中译英，中译日等机器翻译任务进行多使用无监督语料上训练得到的词向量。对偶学习：机器翻译任务中，英译中和中译英互为对偶任务，可以利的单语语料，结合少量中英平行语料，利用对偶学习进深度神经网络的特征中引入传统方法：例如机器翻译任务中
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