深度学习在汉语语义分析的应用与发展趋势

• 作者: 吴舟婷 潘丽敏 王睿怡 罗森林
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 深度学习 语义知识库 汉语语义分析 发展趋势
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 110-116
• 页数: 7页
• 分类号: TP39
• 字数: 7234字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.09.022

摘要

人工智能分为感知和认知两个研究阶段.近年来,随着大数据技术和以深度学习为代表的机器学习技术的迅猛发展,人工智能在感知阶段进展飞速.然而,在认知阶段,尤其是在自然语言理解方面的发展仍较为有限.与人类丰富的语言经验、语言知识储备相比,仅仅依靠基于数据驱动的深度学习很难产生真正的智能.为了打破深度学习的性能瓶颈,必须将语义分析的理论和技术与深度学习模型相结合.因此,汉语语义分析理论和技术具有重要研究价值.汉语语义分析可以从海量的中文文本信息中挖掘语义信息,并提供智能的知识服务.文中主要描述了目前主流的汉语语义体系及其语义知识库的构建情况,介绍了汉语语义自动分析方法的研究进展和将汉语语义信息融入深度学习模型中的应用,最后对汉语语义分析的发展与态势进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗森林	北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心	121	821	14.0	23.0
2	潘丽敏	北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心	66	402	10.0	17.0
3	吴舟婷	北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心	2	0	0.0	0.0
4	王睿怡	北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心	1	0	0.0	0.0