1、基于深度学习的自然语言处理技术的优势分析
深度学习和自然语言处理技术二者的深层结合可以使用单词元素表示向量，随后将文本或者是句子转化为单词的向量列序，实现语言的分类及文本内涵理解的目标。与传统机器学习技术相比，深度学习加持下的自然语言处理技术可以凭借深度学习在循环神经网络方面的性能优势，将传统的信息模式逐渐取代，模型性能水平基本持平甚至略高于传统模型[1]。同时，深度学习技术是以词和向量作为前提条件，能够在掌握基础语言特征的前提下，对高层次抽象化的语音特征逐步理、应用，全面满足目前自然语言处理工作的真实需求。
自然语言处理技术在进行短文情感分析处理时，以传统机器学习为基础所形成的自然语言处理技术模型，如果文章中存在多义词则会出现分析中的歧义问题，并且因为上下文信息沟通理解不足，甚至影响到文本中情感分析结果的准确性。以深度学习作为基础的自然语言处理技术，能够在优化单词层面的卷积神经网络模型的基础上，通过综合应用单词句子的具体特征建立起有关情感分析方面的卷积神经网络模型，通过向量化句子矩阵的输入，将文章中的向量度特征全面提取，保障词句含义以及整篇文章情感内涵了解结果的精准性。
2、基于深度学习的自然语言处理技术发展及其应用分析
2.1发展分析
深度学习因为词向量技术的快速出现和发展，得以在自然语言处理技术领域快速应用，技术处理模型也从之前的感知模型逐渐发展为卷积神经网络和循环神经网络等多种类型，在语音识别、命名实体识别等方面的准确率优势十分明显。从命名实体识别这一层面看来，深度学习技术下的自然语言处理技术，模型中的传统CRF算法已经逐渐被深度学习下的识别技术所取代。在具体实例处理中，只需要将一定数量的已经完成标记的训练数据提供给模型，模型就可以针对标记过的实体上下文进行全方位分析，将语法结构位置完全相同句子中的实体和类型进行全方位的挖掘和解读。
卷积神经网络作为现阶段自然语言处理技术下的主要应用模型，在图像领域展现出了十分巨大的作用，能够对图像的局部特征进行分层抽取后进行计算处理[2]。以文本自动分类作为基础形成的卷积神经网络模型能够在上下文分析的过程中，从句子内部进行文本特征的提取，凭借全连接形式的神经网络实施文本的分类计算处理。
2.2应用分析
深度学习可以在完全相同的解题框架下，使用一致的工具和方法，有效解决各种不同领域中出现的问题。从自然语言处理技术的应用看来，深度学习的引入可以将词义作为起点，针对单词的词向量逐步学习从而形成完善的语义空间。即便在自然语言处理技术方面深度学习技术的引入无法与语音和图像方面取得的成就相比，但在如下领域的具体应用中已经发挥了良好的效果。
第一，词法方面的运用优势。深度学习下的自然语言处理技术可以将每一个词根作为向量，通过建立完善的神经网络模型联系不同的项目形成对应的单词，使用较小的语言单位逐渐组建规模较大的语言单元。
第二，在句法方面的应用优势。深度学习下的自然语言处理技术能够将句子内部的不同组成部分进行深刻挖掘，并逐步掌握其中的各项特征。
第三，语义方面的应用价值。深度学习下的自然语言处理技术应用能够在表达短句含义的过程中使用向量这一元素，使用神经元函数有效连接各种断句，在组成长句子的情况下，由模型自主进行学习。
3、基于深度学习的自然语言处理未来发展展望
目前在图像语音、语言等领域中有关深度学习的自然语言处理技术研究保持一种相对独立的状态，完全可以在技术持续发展的影响下利用深度学习技术将多个研究领域的成果进行综合使用，卷积神经网络的跨领域使用产生的看图说话就是一个最为典型的案例。在今后深度学习持续发展的过程中，多模态的信息处理发展空间相对较大。目前以深度学习技术作为基础所形成的语料训练充分的机器翻译工作已经得到了大规模的推广和应用，并且与之相对应的各种技术创新也有着良好的发展潜力，为今后的自然语言处理技术提供了发展技术支持[3]。预练习作为自然语言处理技术在深度学习方面的重要研究领域，需要使用数量较大的无标注数据对语言表示模型进行训练，并将之运用到不同类型的语言处理任务。预练习领域的语言表示模型在正确率方面处于一种稳步上升的状态。因为无标注数据的存储规模相对较大，预练习在推动自然语言处理程序发展中有着良好的前景。神经符号的建立能够在有效结合神经处理和符号处理两项基础的前提下，赋予自然语音处理技术更为强大的能力。实际上，神经处理和符号处理是人们下意识和意识层面二者的综合信息处理，虽然二者在特定方面完全不同，一旦二者的融合使用取得突破性的增加，自然语言处理技术将会发展到全新的阶段。
总结
在图像、声音和语言等领域中深度学习技术的引入已经取得了巨大的发展成果，以深度学习作为基础的自然语言处理技术仍旧存在着技术深度和应用方面的问题。在今后的研究工作中，相关人员需要针对深度学习下的自然语言处理技术体系不断进行研究，借助技术体系的更新提高自然语言处理技术的应用效果。