本文综述了深度学习在自然语言处理中的应用，包括模型设计与方法演进，总结了深度学习在 NLP 任务中的过去、现在和未来发展。
Aug, 2017
该研究综述了深度学习方法和模型在自然语言处理方面的应用和进展，分析和比较了不同方法和先进模型对语义分析和 NLP 任务领域的促进作用。
Mar, 2020
本综述论文介绍了自然语言处理领域中使用神经网络模型替代传统系统的进展情况及其分析方法，并根据主要研究趋势进行分类，指出现有限制，并提出未来工作的潜在方向。
Dec, 2018
近年来，深度学习通过能够学习语言数据的复杂表示方式从而在自然语言处理中带来了革命性的变化，深度学习模型广泛应用于提升多种自然语言处理任务的性能。本文综述了近年来流行的文本摘要任务，包括抽取式、生成式、多文档等，并讨论了相关的深度学习模型以及其在这些任务上的实验结果，同时涵盖了摘要任务的数据集和数据表示，以及与之相关的机遇和挑战，旨在激发未来的研究努力以进一步推动该领域的发展。研究目标在于解释这些方法在其需求上的不同之处，因为对它们的理解对于选择适用于特定环境的技术至关重要。
Oct, 2023
本文综述了自然语言处理在编程方面的研究，并从推理模型到最新竞争级模型全面调查了现有的相关工作，具有技术类别的完整性，方便查找和比较未来的工作。
Dec, 2022
该论文介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用及其相关技术，包括自然语言编码、前馈网络、卷积网络、循环网络和递归网络，以及自动梯度计算的计算图抽象。
Oct, 2015
本文综述了深度神经网络在自然语言处理中的应用，重点关注长文本处理的挑战和解决方案，包括文档分类、摘要生成和情感分析等任务，同时列举了当前用于研究的公开数据集。
May, 2023
本次调查主要介绍自然语言处理领域中最近迁移学习的发展和不同的迁移学习方法分类的分类学。
May, 2020
本文介绍了一些最流行的自然语言处理的深度学习可视化技术，并强调其可解释性和可解释性。
Apr, 2022
本文调查了低资源自然语言处理的相关方法，其中包括数据增强、遥感监视和迁移学习等技术以帮助在需要训练数据较少的情况下提高神经模型的性能，并通过说明这些方法的差异帮助选择适合特定低资源设置的技术。
Oct, 2020