В нескольких словах
Глубокое обучение значительно улучшило возможности NLP благодаря использованию нейронных сетей для автоматического извлечения признаков.
Глубокое обучение революционизировало обработку естественного языка (NLP), позволив создавать более точные и мощные модели. Нейронные сети, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры, продемонстрировали впечатляющие результаты в задачах, включая машинный перевод, анализ тональности и генерацию текста. Основное преимущество глубокого обучения заключается в его способности автоматически извлекать сложные закономерности из необработанных текстовых данных, устраняя необходимость в ручном проектировании признаков.
Read in other languages
