📚 NLP 进阶学习路径
- 基础巩固：建议先掌握 自然语言处理_基础 内容
- 核心技术：
- 词向量与分布式表示
- 序列到序列模型（Seq2Seq）
- Transformer 架构
- 预训练语言模型（如 BERT）
- 实战应用：可参考 自然语言处理_实战 深入项目开发
🔍 进阶学习资源
- 📚 《深度学习》第12章：自然语言处理（推荐英文原版）
- 📘 NLP_进阶 专题课程（本站链接）
- 🧠 最新论文：Transformers: A Survey of the Most Recent Advances（附架构示意图）
🛠️ 常用工具与框架
| 工具 | 用途 | 文档 |
|---|---|---|
| HuggingFace Transformers | 预训练模型调用 | 官方文档 |
| spaCy | 高效 NLP 工具库 | 中文教程 |
| PyTorch | 深度学习框架 | 入门指南 |
📈 进阶技术图谱
- 语言模型优化：包括模型压缩、蒸馏技术
- 多模态 NLP：结合图像/语音的跨模态处理
- 伦理与偏见：模型训练中的公平性处理