自然语言处理（NLP）是深度学习在人工智能领域的重要应用方向，主要研究计算机如何理解、解析和生成人类语言。以下是核心知识点概览：
📚 基础概念
- 语言模型：如BERT、GPT系列，用于理解语言规律
- 词向量：通过Word2Vec或GloVe将文字转化为数值表示
- 序列模型：RNN、LSTM、Transformer等架构
- 预处理技术：分词（Tokenization）、词干提取（Stemming）、停用词过滤
🧩 核心技术
- 词嵌入 - 将词汇映射到高维向量空间
- 注意力机制 - Transformer模型的核心创新
- 序列到序列 - 用于机器翻译等任务
- 预训练模型 - 如ALBERT、RoBERTa等
🌐 应用场景
- 智能客服：基于对话理解的自动回复系统
- 情感分析：判断文本情绪倾向
- 文本生成：如聊天机器人、文章创作
- 机器翻译：中英互译等跨语言转换
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📖 扩展阅读
- 自然语言处理实战指南 - 项目实践教程
- 深度学习与NLP结合案例 - 行业应用解析
- Transformer模型详解 - 架构原理图解