自然语言处理（NLP）教程：深度学习实战案例 📚

概述

自然语言处理是深度学习在人工智能领域的重要应用方向，涵盖文本理解、生成、翻译等任务。以下是几个经典案例，帮助你快速掌握NLP的核心技术：

1. 情感分析 📈

• 目标：判断文本情感倾向（正面/负面/中性）
• 技术：使用LSTM、Transformer等模型
• 案例链接：情感分析实战教程

2. 机器翻译 🌍

• 目标：实现跨语言文本翻译（如英译中）
• 技术：基于Seq2Seq和Attention机制
• 案例链接：机器翻译项目详解

3. 文本生成 ✍️

• 目标：生成连贯的文本内容（如对话、故事）
• 技术：GPT系列、Transformer-XL
• 案例链接：文本生成代码示例

4. 问答系统 ❓

• 目标：根据输入文本回答特定问题
• 技术：BERT、RoBERTa等预训练模型
• 案例链接：问答系统实现指南

学习建议

• 从基础模型开始（如RNN、CNN），逐步过渡到Transformer架构
• 参考深度学习入门教程巩固核心概念
• 每个案例都包含数据预处理、模型训练和效果评估全流程

扩展阅读

如需了解NLP在实际场景中的应用，可查看：NLP行业应用案例