Jul, 2023

数字人文与信息科学中的深度神经网络文本分析

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TL;DR将计算技术与人文学科相结合是一项不断努力的工作，旨在使文本、图像、音频、视频和其他人工制品等资源能够以数字化形式进行存储、检索和分析。本文分析最近文献中多种人文学科研究的使用案例，探讨了人文学科研究中采用深度学习方法面临的训练数据和领域适应性方面的挑战，并提出了实用的决策模型，以指导人文学科专家在何时以及如何选择合适的深度学习方法进行研究。此外，本文旨在提高人文学科社区对于利用深度学习模型的收益的认知。
发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的文本摘要综述

    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

  • 长文本神经自然语言处理技术现状综述

    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

  • 文本中健壮的深度神经网络：一项调查

    本文对英语和中文文本领域的生成对抗性文本的对抗攻击和防御方法进行了全面的调查，并基于干扰单位对现有的对抗技术进行分类，从不同的自然语言处理任务的视角介绍了对抗技术，并从根源上探讨了领域中对抗攻击和防御的挑战和未来研究方向。

    Feb, 2019

  • 使用深度神经网络进行文本分类的主动学习调查

    本文评估最近采用神经网络的主动学习策略在文本分类中的性能与缺陷，并探讨了训练小数据集的深度神经网络 (DNN) 对于实现有效的主动学习的重要性，并为当前研究中存在的差距提出了几个研究问题。

    Aug, 2020

  • 深度学习基于自然语言处理的进展：一项调查

    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

  • 自然语言处理中深度学习模型的对抗攻击调查

    该研究综述了最近针对文本深度神经网络攻击的研究。通过研究，讨论了现有攻击对文本数据不可直接应用的问题，并提出了关于这个话题的建议。

    Jan, 2019

  • 深度学习在自然语言处理中的应用调查

    本文简要介绍了自然语言处理领域和深度学习架构和方法，并从最近的研究中总结了大量相关贡献，对核心语言处理问题和计算语言学的多个应用进行了分析，并提供了当前技术水平的讨论和未来研究的建议。

    Jul, 2018

  • 基于深度学习的自然语言处理的最新趋势

    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

  • 印地文文本分类的深度学习比较

    本研究旨在调查各种深度学习架构在印地语文本分类任务中的应用。本文使用了卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、注意力机制等模型，比较了多语言预训练句子嵌入（BERT 和 LASER）和传统翻译方法的优劣，也为流行的文本分类技术提供了教程。

    Jan, 2020

  • 深度学习在医疗保健中的综述

    通过深入研究深度学习模型在医疗解决方案中的部署，本研究旨在探讨在医疗系统中使用的深度学习方法，包括前沿的网络设计、应用和市场趋势，以及当前未解决的问题和潜在方向。

    Oct, 2023