深度学习已成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术，通过神经网络模型显著提升了文本理解、生成和分析能力。以下是关键知识点：
1. 核心技术概述
- 循环神经网络（RNN）：适合处理序列数据，如文本生成
- Transformer模型：基于自注意力机制，突破传统序列模型局限
- 预训练语言模型：如BERT、GPT系列，通过大规模语料训练获得通用语言理解能力
2. 典型应用场景
- 机器翻译：如英译中，使用Transformer模型实现高质量翻译
- 情感分析：通过深度学习判断文本情感倾向
- 文本生成：如对话系统、文章创作，依赖序列到序列模型
- 命名实体识别：标注文本中的人名、地点等关键信息
3. 学习路径推荐
- 入门必读：自然语言处理基础
- 进阶实践：深度学习框架教程
- 模型详解：Transformer架构解析
4. 技术演进图谱
深度学习与NLP的结合正在重塑人工智能领域，建议结合实战项目加深理解。