Результаты научных исследований, полученные в последние годы в задачах [распознавания речи][1] [1], машинного перевода [2], определения оттенка предложения [3] и [частей речи][2] [4] показали перспективность нейросетевых алгоритмов глубокого обучения в сравнении с классическими методами обработки естественного языка (natural language processing). Однако, в области [вопросно-ответных][3] и [диалоговых][4] систем еще остается много нерешенных задач [5, 6]. В данной статье дан обзор результатов применения современных алгоритмов для задач обработки и понимания естественного языка. Обзор содержит описание нескольких разных подходов и не претендует на полноту исследований. ![][5] **Human**: _how many legs does a cat have ?_ **Machine**: _four, i think ._ **Human**: _What do you think about messi ?_ **Machine**: _he ’s a great player ._ **Human**: _where are you now ?_ **Machine**: _i ’m in the middle of nowhere ._ (из [статьи][6] _A Neural Conversational Model_. КДПВ из фильма Ex Machina) [Читать дальше →][7]

[1]: http://arxiv.org/abs/1412.5567
[2]: http://arxiv.org/abs/1506.07285
[3]: http://arxiv.org/abs/1511.08130
[4]: http://arxiv.org/abs/1512.05742
[5]: https://habrastorage.org/files/2f7/bc7/6f1/2f7bc76f1dbd4a899265afe4813de4de.jpg
[6]: http://arxiv.org/pdf/1506.05869v3.pdf
[7]: http://habrahabr.ru/post/274577/#habracut