国内智能语音行业分析报告( 九 )

2019-08-10

2）自然语义处理技术原理

在自然语义处理领域，也在通过深度学习的工具提升自然语义处理的准确度。目前常用的自然语义处理领域的技术包括了循环神经网络（Recurrent Neural Network）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、递归神经网络（Recursive Neural Network）的原理，它们是语句语义学习的强有力工具。

普通神经网络可以完成词性标记、词语切分、实体命名识别、目的提取等一般的语义分析功能。

循环神经网络（RNN）是把一句话看成单词的序列，每个单词由一个向量表示，每一个位置上有一个中间表示，由向量组成，表示从句首到这个位置的语义。

这里假设，每一个位置的中间表示由当前位置的单词向量以及前一个位置的中间表示决定，通过一个神经网络模型化。RNN把句末的中间表示当作整个句子的语义表示。RNN加入长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM）机制， RNN可以处理远距离依存关系，能够更好地表示整句的语义。

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