自然语言处理进阶指南 🌟

核心技术突破

1. Transformer模型 🔄

   • 通过自注意力机制（Self-Attention）替代传统RNN结构
   • 多头注意力（Multi-Head Attention）实现信息并行捕捉
   

2. 预训练语言模型 📚

   • BERT、RoBERTa等基于掩码语言模型（MLM）的架构
   • GPT系列采用自回归预训练方式
   • 可参考 /自然语言处理_基础 了解入门知识

3. 序列到序列（Seq2Seq） 📖

   • 用于机器翻译、文本生成等任务
   • 注意力机制与解码策略的优化技巧

应用场景拓展

• 对话系统 💬：基于强化学习的对话策略优化
• 文本摘要 📝：使用指针网络（Pointer Networks）实现信息压缩
• 情感分析 😊：结合领域知识图谱提升分析精度
• 多模态处理 🖼️：文本与图像/音频的跨模态对齐技术

进阶学习资源

1. 《深度学习》第4章：语言模型与序列生成
2. Hugging Face官方文档：https://huggingface.co/docs
3. 推荐实践项目：
   • 实现BERT文本分类模型
   • 构建基于Transformer的机器翻译系统
   • 探索对话模型的强化学习优化方案