深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果，极大地推动了NLP技术的发展。以下是一些深度学习在NLP中应用的关键点：

1. 词嵌入（Word Embedding）

词嵌入将词汇映射到高维空间，使得词语之间的相似度可以通过向量之间的距离来衡量。常用的词嵌入模型有Word2Vec和GloVe。

2. 递归神经网络（RNN）

递归神经网络擅长处理序列数据，如文本。在NLP中，RNN被用于语言模型、机器翻译、文本生成等任务。

3. 长短期记忆网络（LSTM）

LSTM是RNN的一种变体，能够更好地处理长距离依赖问题，常用于复杂的NLP任务。

4. 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络在图像识别领域取得了巨大成功，近年来也被应用于NLP任务，如文本分类、命名实体识别等。

5. 注意力机制（Attention Mechanism）

注意力机制允许模型关注输入序列中的关键部分，从而提高模型的性能。在机器翻译、文本摘要等任务中，注意力机制得到了广泛应用。

6. Transformer

Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，在机器翻译、文本摘要、问答系统等领域取得了突破性的成果。

扩展阅读

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深度学习模型