Deep learning is an
important and recent topic of artificial intelligence and machine learning areas.
Especially in recent years, the number of studies proposing different deep
learning methods and applying these methods on different problems is increasing.
These methods have also been used at various subareas of natural language
processing extensively, and are still being used. In this survey paper, firstly,
classification of deep learning techniques is presented and then important
studies about deep learning approaches for natural language processing problems
are discussed. It is expected that the number and prevalence of both
theoretical studies and studies with practical applications on deep learning
and on deep learning solutions to natural language processing problems are
going to increase. Therefore it is considered that our study will be an
important Turkish resource on the topic of deep learning applications for
natural language processing.
Derin öğrenme, yapay
zekâ ve makine öğrenmesi alanlarının önemli ve güncel bir konusu haline
gelmiştir. Özellikle son yıllarda, farklı derin öğrenme yöntemleri öneren
çalışmaların ve mevcut yöntemleri değişik problemler üzerinde uygulayan
çalışmaların sayıları hızla artmaktadır. Doğal dil işlemenin çeşitli alt
alanlarında da bu yöntemler yaygın olarak kullanılmış ve halen
kullanılmaktadır. Bu derleme çalışmasında, ilk olarak derin öğrenme
yöntemlerinin bir sınıflandırması sunulmuş, ardından da doğal dil işleme
problemlerine derin öğrenme yaklaşımlarının sunulduğu önemli çalışmalar
incelenmiştir. Derin öğrenme ve doğal dil işleme problemlerinin çözümü amacıyla
derin öğrenme konularıyla ilgili hem teorik çalışmaların hem de pratik
uygulamalar içeren çalışmaların sayısının ve yaygınlığının daha da artacağı
öngörülmektedir. Bu nedenle çalışmamızın; doğal dil işleme alanında derin
öğrenme uygulamaları konusunda önemli bir Türkçe kaynak olacağı
düşünülmektedir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Computer Software |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | December 28, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 2 Issue: 2 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.