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- 深度学习优势总结：
手工特征耗时耗力，还不易拓展
自动特征学习快，方便拓展
深度学习提供了一种通用的学习框架，可用来表示世界、视觉和语言学信息
深度学习既可以无监督学习，也可以监督学习
- 在 Deep NLP 中我们处理自然语言分如下几个方面：
处理层次：语音、词汇、语法、语义等
处理方案：词性标注、命名实体识别、句法、语义分析等
- 词向量主要拥有以下优点：
预训练获得，习得一个好的词向量可以在多个任务中被继续使用；
可以表示单词之间的联系和差异，让模型更好地“读”懂单词和句子；
它是一个定长连续的稠密向量，占用资源少，计算速度快。
- 词向量的缺点。
可解释性较弱 。
多义词歧义问题。
偏见问题 。
