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深度学习(Deep Leaming, DL )属于表示学习( Representation Learning )的范畴,指的是利用具有一定“深度”的模型来自动学习事物的向量表示(vectorial rpresenation)的一种学习范式。目前,深度学习所采用的模型主要是层数在一层以上的神经网络。如果说在传统机器学习中,事物的向量表示是利用手工特征模板来提取稀疏的二进制向量的话,那么在深度学习中,特征模板被多层感知机替代。

语法分析(syntactic parsing )是自然语言处理中一个重要的任务,其目标是分析句子的语法结构并将其表示为容易理解的结构(通常是树形结构)。同时,语法分析也是所有工具性NLP任务中较为高级、较为复杂的一种任务。 通过掌握语法分析的原理、实现和应用,我们将在NLP工程师之路上跨越一道分水岭。 本章将会介绍短语结构树依存句法树两种语法形式,并且着重介绍依存句法分析的原理和实现。