引言对于自然语言处理技术而言，其先进性的优势十分突出，在人工智能领域当中发挥出了良好的作用。在深度学习概念形成以后，可以将其运用到语言、图像、文本数据信息的处理过程当中。通过在自然语言处理过程当中加以利用，能够使从前的处理方式出现很大的变化，完成辨识命名、意图、句法以及语音等方面的任务，使得相应的计算效率得以提升。鉴于此，如何将深度学习运用到自然语言处理过程当中变得尤为必要，拥有一定的研究意义与实践价值。

深度学习与自然语言处理技术的概念阐释

深度学习的概念及其内涵对于深度学习而言，属于以机器学习作为基础所提出的全新概念，借助模拟人脑神经网络的方式，开展了相应的探究、分析以及解释等工作，此类学习结构涵盖了多层与隐层。对比浅层学习来说，由于构建的模型结构较深，通常情况下，包含了超过三层的隐层节点，最多为十层，能够进行科学分析十分复杂的函数工作。与此同时，突显出特征学习的优势，鉴于深度学习不需要进行监督，在合理利用非监督预训练算法的过程当中，可以把原有的样本以输入的形式映射到全新的特征空间当中，有助于完成预测和分类的任务。

另外，深层学习也拥有良好的有效性，能够借助深层结构解释相关函数，所以，使其得到了有效地运用，发挥出良好的作用。

自然语言处理技术介绍

自然语言处理技术常见于实验室，通过运用相关统计学、机器学习算法等理论与方式，完成科学处理图片、文本的任务。在深度学习诞生以后，在工业化应用方面的相关条件变得更加完善，从当前的发展情况而言，已经获得了很大的进步，并且被运用到不同的行业领域当中，发挥出良好的功效和作用。实际上，早在2015年时，Word2ve算法便已经诞生，作为全新的构建词向量方式，其主要将深度学习当作重要的基础，属于自然语言处理技术的一种。此类方法包含了两种不同的模型，其一为Skip-gram模型，其二为CBOW模型，前者主要借助输入某个单词的方式，达到对上下文语境有效预测的效果，后者则主要借助输入某个词语上下文语境的方式，达到有效预测词语含义的目的，形成的词向量即为神经网络模型具体的输入向量。所以，从中不难获悉，Word2ve的理解能力较为突出，在运用自然语言处理技术的过程当中，不必采用人工处理干预的方式便能够对文本语境加以深入阐释。并且，对于我国来说，加快了对自然语言处理算法进行探究的速度，使得模拟word2vec词向量计算模型得以诞生，加大了对深度学习的推广和运用力度。