深度学习技术的突破为自然语言处理（NLP）领域带来了革命性变化，以下是其核心应用场景：
机器翻译 🌍
基于Transformer模型的神经机器翻译系统，如Google Translate，显著提升了跨语言沟通效率。情感分析 😊
通过BERT等预训练模型，可精准识别文本中的情绪倾向，广泛应用于舆情监控与产品评论分析。文本生成 ✍️
GPT系列模型实现了高质量的文本创作，从对话生成到代码编写均有出色表现。问答系统 💬
结合知识图谱与深度学习的混合模型，可构建智能客服与学术问答平台。
想要深入了解深度学习在NLP中的具体实现，可以参考我们的技术原理指南：/NLP/技术原理