深度学习与自然语言处理是当前人工智能领域的重要研究方向，它们在语言理解和生成、语音识别、机器翻译等方面取得了显著的成果。以下是一些关于深度学习与自然语言处理的要点：
深度学习
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的学习方法，通过多层神经网络对数据进行特征提取和学习。以下是深度学习的一些关键点：
- 神经网络结构：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
- 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，常见的有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。
- 优化算法：用于调整模型参数，使模型预测值更接近真实值，常见的有随机梯度下降（SGD）、Adam等。
自然语言处理
自然语言处理是研究计算机如何理解和处理人类语言的技术。以下是自然语言处理的一些关键点：
- 分词：将文本分割成词语或短语，以便进行后续处理。
- 词性标注：对文本中的词语进行分类，如名词、动词、形容词等。
- 命名实体识别：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
- 语义理解：理解文本中的含义，包括句子理解、篇章理解等。
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