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=== 神经NLP（2010s-至今） ===

=== 神经NLP（2010s-至今） ===

二十一世纪一零年代，'''表示学习'''和'''[[深度神经网络]]'''式的机器学习方法在自然语言处理中得到了广泛的应用，部分原因是一系列的结果表明这些技术可以在许多自然语言任务中获得最先进的结果<ref name=goldberg:nnlp17>{{cite journal |last=Goldberg |first=Yoav |year=2016 |arxiv=1807.10854 |title=A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing |journal=Journal of Artificial Intelligence Research |volume=57 |pages=345–420 |doi=10.1613/jair.4992 }}</ref><ref name=goodfellow:book16>{{cite book |first=Ian |last=Goodfellow |first2=Yoshua |last2=Bengio |first3=Aaron |last3=Courville |url=http://www.deeplearningbook.org/ |title=Deep Learning |location= |publisher=MIT Press |year=2016 |isbn= }}</ref>，比如语言建模、语法分析等<ref name=jozefowicz:lm16>{{cite book |first=Rafal |last=Jozefowicz |first2=Oriol |last2=Vinyals |first3=Mike |last3=Schuster |first4=Noam |last4=Shazeer |first5=Yonghui |last5=Wu |year=2016 |arxiv=1602.02410 |title=Exploring the Limits of Language Modeling |bibcode=2016arXiv160202410J }}</ref><ref name=choe:emnlp16>{{cite journal |first=Do Kook |last=Choe |first2=Eugene |last2=Charniak |journal=Emnlp 2016 |url=https://aclanthology.coli.uni-saarland.de/papers/D16-1257/d16-1257 |title=Parsing as Language Modeling }}</ref><ref name="vinyals:nips15">{{cite journal |last=Vinyals |first=Oriol |last2=Kaiser |first2=Lukasz |displayauthors=1 |journal=Nips2015 |title=Grammar as a Foreign Language |year=2014 |arxiv=1412.7449 |bibcode=2014arXiv1412.7449V |url=https://papers.nips.cc/paper/5635-grammar-as-a-foreign-language.pdf }}</ref>。流行的技术包括使用'''词嵌入'''来获取单词的语义属性，以及增加高级任务的端到端学习(如问答) ，而不是依赖于分立的中间任务流程(如词性标记和依赖性分析)。在某些领域，这种转变使得NLP系统的设计发生了重大变化，因此，基于深层神经网络的方法可以被视为一种有别于统计自然语言处理的新范式。例如，神经机器翻译(Neural machine translation，NMT)一词强调了这样一个事实：基于深度学习的机器翻译方法直接学习序列到序列变换，从而避免了统计机器翻译(Statistical machine translation，SMT)中使用的词对齐和语言建模等中间步骤。

二十一世纪一零年代，'''表示学习'''和'''[[深度神经网络]]'''式的机器学习方法在自然语言处理中得到了广泛的应用，部分原因是一系列的结果表明这些技术可以在许多自然语言任务中获得最先进的结果<ref name=goldberg:nnlp17>{{cite journal |last=Goldberg |first=Yoav |year=2016 |arxiv=1807.10854 |title=A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing |journal=Journal of Artificial Intelligence Research |volume=57 |pages=345–420 |doi=10.1613/jair.4992 }}</ref><ref name=goodfellow:book16>{{cite book |first=Ian |last=Goodfellow |first2=Yoshua |last2=Bengio |first3=Aaron |last3=Courville |url=http://www.deeplearningbook.org/ |title=Deep Learning |location= |publisher=MIT Press |year=2016 |isbn= }}</ref>，比如语言建模、语法分析等<ref name=jozefowicz:lm16>{{cite book |first=Rafal |last=Jozefowicz |first2=Oriol |last2=Vinyals |first3=Mike |last3=Schuster |first4=Noam |last4=Shazeer |first5=Yonghui |last5=Wu |year=2016 |arxiv=1602.02410 |title=Exploring the Limits of Language Modeling |bibcode=2016arXiv160202410J }}</ref><ref name=choe:emnlp16>{{cite journal |first=Do Kook |last=Choe |first2=Eugene |last2=Charniak |journal=Emnlp 2016 |url=https://aclanthology.coli.uni-saarland.de/papers/D16-1257/d16-1257 |title=Parsing as Language Modeling }}</ref><ref name="vinyals:nips15">{{cite journal |last=Vinyals |first=Oriol |last2=Kaiser |first2=Lukasz |displayauthors=1 |journal=Nips2015 |title=Grammar as a Foreign Language |year=2014 |arxiv=1412.7449 |bibcode=2014arXiv1412.7449V |url=https://papers.nips.cc/paper/5635-grammar-as-a-foreign-language.pdf }}</ref>。流行的技术包括使用'''词嵌入'''来获取单词的语义属性，以及增加高级任务的端到端学习(如问答) ，而不是依赖于分立的中间任务流程(如词性标记和依赖性分析)。在某些领域，这种转变使得NLP系统的设计发生了重大变化，因此，基于深层神经网络的方法可以被视为一种有别于统计自然语言处理的新范式。例如，神经机器翻译 Neural machine translation NMT 一词强调了这样一个事实：基于深度学习的机器翻译方法直接学习序列到序列变换，从而避免了统计机器翻译 Statistical machine translation SMT 中使用的词对齐和语言建模等中间步骤。

==基于规则的NLP vs. 统计NLP（SNLP)==

==基于规则的NLP vs. 统计NLP（SNLP)==