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BRAIN and NERVE Volume 71, Issue 1 （January 2019）

BRAIN and NERVE 71巻1号（2019年1月発行）

Japanese English

特集人工知能の医療応用Update

深層学習と自然言語処理 Deep Learning and Natural Language Processing 鶴岡慶雅 ¹ Yoshimasa Tsuruoka ¹ ¹東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 ¹Department of Information and Communication Engineering, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo キーワード：自然言語処理 , 深層学習 , ニューラルネットワーク , アテンション機構 , Natural language processing , deep learning , neural networks , attention mechanism Keyword: 自然言語処理 , 深層学習 , ニューラルネットワーク , アテンション機構 , Natural language processing , deep learning , neural networks , attention mechanism pp.45-55

発行日 2019年1月1日 Published Date 2019/1/1

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1416201215

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参考文献 Reference

近年，自然言語処理分野は深層学習技術の導入により急速に進展している。構文解析，機械翻訳，文書要約といった様々な自然言語処理タスクが，リカレントネットワークなどの汎用ニューラルネットワークモデルとアテンション機構の比較的簡単な組合せで実現できるようになっている。本稿では，深層学習の基礎とそれに基づく自然言語処理技術の最先端を簡単に紹介する。

Abstract

The field of natural language processing (NLP) has seen rapid advances in the past several years since the introduction of deep learning techniques. A variety of NLP tasks including syntactic parsing, machine translation, and summarization can now be performed by relatively simple combinations of general neural network models such as recurrent neural networks and attention mechanisms. This manuscript gives a brief introduction to deep learning and an overview of the current deep learning-based NLP technology.