文档资料的内容自动化处理是人工智能技术落地的关键应用之一。本次演讲将分享在对篇幅较长的文本进行内容理解和信息挖掘过程中，如何应用深度学习技术来进行更好的分析挖掘。另外还将探讨深度学习模型和统计语言模型的相互结合，以及工程实践中值得注意的应用点等实践知识。分享亮点： 1. RNN和 LSTM，及LSTM原理 2. 文本分类常见算法模型CNN、RNN 及 CLSTM异同  3.传统机器学习（CRF）和深度学习（（Bi-LSTM+CRF）在序列标注中的应用差异 4. 深度学习在生成式摘要中的应用 5. 如何基于深度学习做知识图谱的关系抽取