Как рекуррентные нейронные сети применяются в компьютерной лингвистике?

Рекуррентные нейронные сети (RNN) применяются в компьютерной лингвистике для обработки последовательностей, в том числе текстов на естественном языке. 7universum.com

Некоторые области применения:

• Классификация последовательностей. www.osp.ru Рекуррентные сети помогают решать задачи, в которых каждому слову нужно поставить в соответствие одну метку, например, морфологический разбор или извлечение именованных сущностей. www.osp.ru
• Генерация текстов. www.osp.ru Рекуррентные сети запоминают род субъекта в предложении и выбирают правильные местоимения при генерации текста. www.osp.ru
• Машинный перевод. edverest.ru Для этой цели используют архитектуры вида Seq2seq, состоящие из двух соединённых рекуррентных сетей. www.osp.ru Одна из них отвечает за представление и анализ входа (например, вопроса или предложения на одном языке), а вторая — за генерацию выхода (ответа или предложения на другом языке). www.osp.ru
• Распознавание речи. cyberleninka.ru Рекуррентные сети используют для ранжирования списка гипотез в системах распознавания речи. cyberleninka.ru
• Анализ необработанного многоязычного текста. intjournal.ru Для этих целей применяют нейронные сети на основе долгой краткосрочной памяти (LSTM), которые обучены выделению лемм, созданию частеречной разметки и выявлению морфологических признаков. intjournal.ru