两种模型都有使用深度学习的地方 ， 研究倾向于结合Generativemodels，比如sequencetosequence(目前主要有两大类模型，一类是基于检索的Retrievalbasedmodels，另一类是Generativemodels 。Retrievalbasedmodels预先定义知识库，根据输入和上下文，使用启发式算法在预先准备好的知识库中检索并生成答案，启发式检索算法比较简单，比如基于规则的表达式匹配 ， 比较复杂的，它使用机器学习分类器 。
生成模型不依赖于预定义的知识库，并且更难实现 。两种模式各有利弊 。两个模型都使用了深度学习 ， 研究倾向于结合生成模型，比如sequencetosequence(为了更好的对文本进行分类，我们需要从不同的角度进行分类 。文体分类根据文本的风格可以分为以下几种:抒情文体:主观意味强，包括诗歌、散文等 。；叙事风格:通过叙述事件或经历来表达思想或情感包括小说、传记等 。描写式:表达思想和情感主要通过描写具体事物的形象和特点；议论文式:主要是表达作者的观点和看法，包括社论和评论 。
内容分类可以根据文本内容的属性和类型进行如下分类:学术文本:主要包括论文、学术研究等 。；新闻文本:相对现实、客观的文本，通常用于报道最新事件；广告语:主要目的是推销商品或品牌，经常使用夸张或夸张的形容词；文学类文本:主要是表达作者的思想和情感 ， 艺术性较高 。
1、专利深一度|自然语言处理专利 分析【rnn情感分析,金牛座情感分析】自然语言处理(NLP)是指计算机对自然语言的形、音、义等信息的处理，即单词、句子、篇章的输入、输出、识别、分析、理解和生成 。实现人机之间的信息交换是人工智能、计算机科学和语言学共同关注的重要问题 。近年来，科技巨头和创业公司相继投入资源和成本进行商业化探索 。但是自然语言处理除了语音和机器翻译，在很多方面都没有很大的进展 。
虽然自然语言处理已经成为人工智能的热门子行业，但该技术本身仍有足够的成长空间，仍处于早期阶段 。基于此，国家知识产权局专利分析普及项目人工智能关键技术研究组从专项技术和通用技术出发，围绕专利技术发展路线和重要申请人，对自然语言处理行业进行了深入分析 ， 供行业参考 。
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