该研究综述了自然语言处理中混合和集成深度学习模型的广泛探索，揭示了它们在情感分析、实体识别、机器翻译、问答、文本分类、生成、语音识别、摘要生成和语言建模等多种任务中具有的变革潜力。研究系统地介绍了每个任务，从循环神经网络 (RNNs) 到基于 Transformer 的模型如 BERT，阐述了它们的性能、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自然语言处理应用的能力。还讨论了在实施过程中的挑战，包括计算负载、过拟合和模型解释复杂性，以及解释性和性能之间的权衡。作为精炼而宝贵的指南，该综述综合了有关任务、模型结构和挑战的见解，为研究人员和从事自然语言处理的从业者提供了一个综合的视角，以通过集成深度学习在自然语言处理中推进基于语言的应用。

Dec, 2023

该研究探讨了基于深度神经网络的自动生成响应的模型，着重讨论了结构松散的任务，如基于单词级别的对话响应生成，并提出了基于生成的编码器 - 解码器神经网络架构的新模型，以增强对话的长期历史纪录、建模对话中的不确定性和歧义性、生成具有高级组合结构的响应。

Nov, 2016

本文提出了一种基于编码 - 汇聚 - 解码的深度学习模型，其中语义汇聚器是由 Aligner 和 Refiner 两个组件组成的注意力机制，用于选择和聚合语义元素，实现自然语言生成，实验证明该模型在四个不同的自然语言生成领域中性能均优于之前的方法。

Jun, 2017

本文介绍了一种基于循环神经网络的编码器 - 解码器结构，其中引入了一个基于 LSTM 的解码器来选择、聚合输入元素上产生的语义元素，并生成所需的话语，该提议的生成器可以联合训练句子规划和表面实现以生成自然语言句子，实验结果表明，所提出的生成器不仅在所有自然语言生成领域中一致优于先前的方法，而且还具有从新领域进行泛化和从多领域数据集中学习的能力。

Jun, 2017

使用翻译数据作为词表示模型的语义相关学习信号的源，利用翻译中的等价性作为分布式上下文进行联合嵌入和对齐，通过概率归一化的隐变量词汇对齐实现嵌入词，并比较上下文中的词的重叠度。应用于多个语义任务上获得了良好的性能表现。

Feb, 2018

使用生成模型在大型对话语料库上构建开放域对话系统的任务得到了研究，这里我们扩展了分层递归编码器 - 解码器神经网络到对话领域，并证明了该模型与最先进的神经语言模型和后退 n-gram 模型有竞争力，我们进一步探讨了该方法及类似方法的局限性，再展示了如何通过从更大的问答匹配语料库和预训练的词嵌入中引导学习以提高其性能。

Jul, 2015

我们的研究通过将 Sci-BERT、DeBERTa 和 XLNet 等变形器模型与卷积神经网络 (CNNs) 进行集成，构建了一些分类模型，实验证明考虑的集成架构在分类方面的性能超过了单个变形器模型。此外，所提出的 SciBERT-CNN 集成模型在 ALTA 共享任务 2023 数据上产生了 98.36% 的 F1-score。

Oct, 2023

在开放领域对话情景中，提出了一种敌对学习框架 ensembleGAN，用于增强检索 - 生成集合模型，该模型由生成器、排名生成器和排名鉴别器组成，通过学习生成更加相关的响应、高质量候选对抗响应、以及真实响应的识别与区分，实现了两种生成器的优点。实验结果表明了 ensembleGAN 在人工和自动评估度量上的优越性。

Apr, 2020

该研究提出了一种生成式框架，用于多个序列标记任务和句子级分类。与以往的判别式方法不同，该模型通过共享自然语言输出空间，自然地融合标签语义，并在任务之间共享知识。该框架具有通用性，可在 few-shot、低资源和高资源任务上表现良好，并在命名实体识别、槽位标记和意图分类等基准测试中展示了这些优势。

Sep, 2020

该研究利用神经注意力机制提高机器阅读理解和问答的准确性，分析和比较多种神经网络模型，将其组成集成模型并在 SQUAD 数据集上测试，结果表明集成模型优于最佳模型 Mnemonic Reader。

Aug, 2019