【摘 要】
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本文介绍了自然语言处理的十个发展趋势，即:语义表示从符号表示到分布表示，学习模式从浅层学习到深度学习，NLP平台化从封闭走向开放，语言知识从人工构建到自动构建，对话机器人从通用到场景化，文本理解与推理从浅层分析向深度理解迈进，文本情感分析从事实性文本到情感文本，社会媒体处理从传统媒体到社交媒体，文本生成从规范文本到自由文本，NLP+行业与领域深度结合，为行业创造价值。
【机 构】
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哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心
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本文介绍了自然语言处理的十个发展趋势，即:语义表示从符号表示到分布表示，学习模式从浅层学习到深度学习，NLP平台化从封闭走向开放，语言知识从人工构建到自动构建，对话机器人从通用到场景化，文本理解与推理从浅层分析向深度理解迈进，文本情感分析从事实性文本到情感文本，社会媒体处理从传统媒体到社交媒体，文本生成从规范文本到自由文本，NLP+行业与领域深度结合，为行业创造价值。
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