可以說(shuō)是很大的作用，這從近些年NLP眾多會(huì)議上的文章幾乎都采用的是深度學(xué)習(xí)的方法可見一斑。
簡(jiǎn)單以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)敘述下。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通?；镜貢?huì)被用來(lái)抽取類似N-grams的特征，多用于分類問(wèn)題，基本都有不錯(cuò)的效果。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通?？梢岳斫鉃槭钦Z(yǔ)言模型的學(xué)習(xí)，seq2seq的模型通過(guò)編碼解碼，在文本生成和機(jī)器翻譯上都有不俗的表現(xiàn)。