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语言教学与研究权威期刊（语言研究 期刊）
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摘要：月刊，内容包括语言和文学。 语言学部分主要刊登介绍、评论语言学研究的新观点、新成果、新学科的文章，综述语言学各学科的研究状况和学术讨论情况。 1、 语言教学与研究权威期
月刊，内容包括语言和文学。 语言学部分主要刊登介绍、评论语言学研究的新观点、新成果、新学科的文章，综述语言学各学科的研究状况和学术讨论情况。
语言教学与研究权威期刊，语文战线杂志简介？
《语文战线》是一种以中学语文教学为主，为其他语文工作者提高语文水平的普及性刊物。月刊，内容包括语言和文学。 语言学部分主要刊登介绍、评论语言学研究的新观点、新成果、新学科的文章，综述语言学各学科的研究状况和学术讨论情况。
关于自然语言处理的新书有哪些推荐？
2017年，在得知邓力、刘洋教授等人撰写NLP领域书籍《Deep Learning in Natural Language Processing》后，一直对这本书充满期待。 该书介绍了深度学习在NLP常见问题中的应用，也探讨了NLP未来发展的研究方向。 例如，神经符号集成框架、基于记忆的模型、先验知识融合、深度学习范式(例如，无监督学习、生成式学习、多模式学习、多任务学习和元学习等)。官方书籍地址： https://www.springer.com/gp/book/9789811052088
自然语言处理(NLP )旨在使计算机能够智能地处理人类语言，是跨越人工智能、计算科学、认知科学、信息处理、语言学的重要跨学科领域。 随着计算机与人类语言之间交互技术的进步，语音识别、交互系统、信息检索、答疑和机器翻译等NLP应用已经开始重构人们识别、获取和利用信息的方法。
NLP的发展经历了理性主义、经验主义和深度学习三次浪潮。 在最初的浪潮中，理性主义方法主张设计手工规则，将知识纳入NLP系统。 这一主张假设人类思维中的语言知识是通过共同继承预先固定的。 在第二次浪潮中，经验方法假定需要丰富的感觉输入和表面形式的可观察语言数据，足以让大脑学习自然语言的详细结构。 因此，为了发现大型语料库中语言的规律性，开发了概率模型。 在第三次浪潮中，受生物神经系统的启发，深度学习的目的是利用非线性处理的层次模型，从语言数据中学习内在特征，模拟人类的认知能力。
深度学习与自然语言处理的交叉在实际任务中取得了惊人的成功。 语音识别是深度学习影响深远的第一个产业NLP应用。 随着大规模训练数据的可用，深度神经网络实现了比传统经验方法低得多的识别误差。 深度学习在NLP领域的另一个成功是机器翻译。 实践证明，利用神经网络建模人类语言之间映射的端到端神经机器翻译可以大大提高翻译质量。 因此，神经机器翻译已成为大型科技公司(谷歌、微软、Facebook、百度等)提供的主要商业在线翻译服务新技术。 NLP的许多其他领域也在深度学习方面取得了巨大的进步，包括语言理解与交互、词法分析与分析、知识图谱、信息检索、文本问答、社交计算、语言生成与文本情感分析，掀起了NLP发展的第三次浪潮。 目前，深度学习是适用于大多数NLP任务的主导方法。
作者在分析三大浪潮后得出结论：当前的深度学习技术是从前两大浪潮发展而来的NLP技术概念和范式的革命。 这场革命的重要支柱是语言实体(如词、词、短语、句子、段落、文档等)的分布式表示，包括嵌入、嵌入语义泛化、语言长跨深度序列建模、从低到高语言层次的有效分级网络表示在深度学习浪潮之前，这些之所以不可能，不仅是因为在那之前的浪潮中缺乏大数据和强有力的计算，近年来，在深度学习范式出现之前错过了正确的框架也同样重要。
本书的主要目的是综述深度学习在NLP领域的近期前沿应用。 本书展示了目前最好的以NLP为中心的深度学习研究，主要的NLP APP序列包括口语理解、会话系统、词法分析、语法分析、知识图谱、机器翻译、问答、情感分析、社交计算、图像生成自然语言等这本书适用于计算机技术背景的读者，例如硕士生、博士生、博士后研究人员、教育家、产业界研究人员和希望立即了解NLP深度学习最新进展的读者。
本书由世界知名的Deep Learning和NLP专家邓力博士带领国内外活跃的NLP研究者们撰写，全面介绍了深度学习如何解决NLP的基本问题，总结了多种深度学习方法应用于NLP领域的最新进展
本书第一章首先回顾了NLP的基础知识和本书后续章节所涵盖的NLP的主要范围，然后深入探讨了NLP的历史发展，归纳为三大浪潮和未来方向。 第2-10章针对NLP深度学习的最新进展进行了深入研究，分为9个单独的章节，每章都涵盖了NLP的一个“极大独立”的应用领域。 各章的主体由在各自领域积极工作的主要研究者和专家撰写。
文章来源：《语言教学与研究》 网址: http://www.yyjxyyjzz.cn/zonghexinwen/2022/1207/891.html