Nlp 人事及；约旦'；作者在文章的基础上对提高自然语言处理水平的途径提出了自己的看法

在这篇文章中，曼宁讨论了深度学习对NLP和NLP未来的影响和贡献。他在R网站上引用了迈克尔·乔丹的回答

尽管当前的深度学习研究倾向于宣称包含NLP，但我（1）对结果的强度不太确信，比如说，与视觉方面的结果相比；（2） 在NLP的案例中，要比愿景更令人信服，我们要做的是将大量数据与黑盒学习体系结构结合起来

他表示同意第（1）点，但对第（2）点持保留态度

问题是，我不确定第（2）点的位置

在文章的后面，曼宁指出领域知识，如语言学和认知心理学等，是NLP最近发展的中心，因此，在某种意义上，淡化了深度学习在推进NLP中的作用

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因此，曼宁是否反对mono专注于“海量数据”和“黑盒学习架构”，因为它们通常被归因于深度学习？Jordan是否在为未来NLP的“出路”而争论，

NVIDIA说，“只要使用GPU，深度学习就可以做到这一切”这是一个非常有趣的问题，但不是一个堆垛溢出问题。