基础知识回顾 🔍
在深入学习自然语言处理（NLP）前，需掌握以下核心概念：
- 语言模型：如BERT、GPT系列，用于理解上下文语义
- 词向量：Word2Vec、GloVe等嵌入技术
- 序列建模：RNN、LSTM、Transformer架构
- 预处理技术：分词、词干提取、停用词过滤
进阶技术方向 🚀
1. 模型优化策略
- 多任务学习：通过共享参数提升泛化能力
- 模型蒸馏：用小型模型模仿大型模型的输出
- 注意力机制：如自注意力（Self-Attention）与多头注意力（Multi-Head Attention）
2. 高级算法应用
- 预训练模型微调：基于Task-specific数据集优化
- 对抗训练：增强模型鲁棒性
- 强化学习：用于对话系统与文本生成
3. 实战工具链
- HuggingFace Transformers：快速加载预训练模型
- PyTorch Lightning：简化训练流程
- spaCy：高效文本处理库