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深度学习在自然语言处理领域的研究进展
被引量：
33
1
作者
江洋洋
金伯
张宝昌
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第22期1-14,共14页
通过定量与定性相结合的方式全面分析了深度学习在自然语言处理领域的研究情况。采用CiteSpace和VOSviewer对深度学习在自然语言处理领域的研究国家、机构、期刊分布、关键词共现、共被引网络聚类及时间轴视图等进行知识图谱绘制,理清...
通过定量与定性相结合的方式全面分析了深度学习在自然语言处理领域的研究情况。采用CiteSpace和VOSviewer对深度学习在自然语言处理领域的研究国家、机构、期刊分布、关键词共现、共被引网络聚类及时间轴视图等进行知识图谱绘制,理清研究脉络。通过深入挖掘领域内的重要文献,总结深度学习在自然语言处理领域的研究趋势、存在的主要问题或发展瓶颈,并给出相应的解决办法与思路。对于如何跟踪深度学习在自然语言处理领域的研究成果给出建议,为该领域的后续研究与发展提供参考。
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关键词
深度学习(DL)
自然语言处理(NLP)
知识图谱
可视化
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职称材料
题名
深度学习在自然语言处理领域的研究进展
被引量：
33
1
作者
江洋洋
金伯
张宝昌
机构
北京
航空航天
大学
图书馆
北京建筑大学国际化发展研究院
北京
航空航天
大学
自动化科学与电气工程学院
北京
航空航天
大学
人工智能
研究院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第22期1-14,共14页
基金
国家自然科学基金(62076016)
北京航空航天大学研究生教育与发展研究专项基金(JG20210043)。
文摘
通过定量与定性相结合的方式全面分析了深度学习在自然语言处理领域的研究情况。采用CiteSpace和VOSviewer对深度学习在自然语言处理领域的研究国家、机构、期刊分布、关键词共现、共被引网络聚类及时间轴视图等进行知识图谱绘制,理清研究脉络。通过深入挖掘领域内的重要文献,总结深度学习在自然语言处理领域的研究趋势、存在的主要问题或发展瓶颈,并给出相应的解决办法与思路。对于如何跟踪深度学习在自然语言处理领域的研究成果给出建议,为该领域的后续研究与发展提供参考。
关键词
深度学习(DL)
自然语言处理(NLP)
知识图谱
可视化
Keywords
Deep Learning(DL)
Natural Language Processing(NLP)
knowledge graph
visualization
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
深度学习在自然语言处理领域的研究进展
江洋洋
金伯
张宝昌
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
33
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