自然语言处理(NLP)帮助智能机器更好地理解人类语言，实现基于语言的人机交流。计算能力的最新发展和大量语言数据的出现，增加了使用数据驱动方法自动进行语义分析的需求。由于深度学习方法在计算机视觉、自动语音识别，特别是NLP等领域的应用取得了显著的进步，数据驱动策略的应用已经非常普遍。本调查对得益于深度学习的NLP的不同方面和应用进行了分类和讨论。它涵盖了核心的NLP任务和应用，并描述了深度学习方法和模型如何推进这些领域。我们进一步分析和比较不同的方法和最先进的模型。
地址：https://arxiv.org/abs/2003.01200
