【摘 要】
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通过定量与定性相结合的方式全面分析了深度学习在自然语言处理领域的研究情况.采用CiteSpace和VOSviewer对深度学习在自然语言处理领域的研究国家、机构、期刊分布、关键词共现、共被引网络聚类及时间轴视图等进行知识图谱绘制,理清研究脉络.通过深入挖掘领域内的重要文献,总结深度学习在自然语言处理领域的研究趋势、存在的主要问题或发展瓶颈,并给出相应的解决办法与思路.对于如何跟踪深度学习在自然语言处理领域的研究成果给出建议,为该领域的后续研究与发展提供参考.
【机 构】
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北京航空航天大学 图书馆,北京 100191;北京建筑大学 国际化发展研究院,北京 100044;北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院,北京 100191;北京航空航天大学 人工智能研究院,北京
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通过定量与定性相结合的方式全面分析了深度学习在自然语言处理领域的研究情况.采用CiteSpace和VOSviewer对深度学习在自然语言处理领域的研究国家、机构、期刊分布、关键词共现、共被引网络聚类及时间轴视图等进行知识图谱绘制,理清研究脉络.通过深入挖掘领域内的重要文献,总结深度学习在自然语言处理领域的研究趋势、存在的主要问题或发展瓶颈,并给出相应的解决办法与思路.对于如何跟踪深度学习在自然语言处理领域的研究成果给出建议,为该领域的后续研究与发展提供参考.
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