深度学习与自然语言处理（Deep Learning for Natural Language Processing，简称DL-NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它结合了深度学习与自然语言处理技术，致力于理解和生成人类语言。
主要应用
- 机器翻译
- 情感分析
- 文本摘要
- 问答系统
- 语音识别
技术要点
- 词嵌入（Word Embedding）：将词语映射到高维空间中的向量，以便更好地捕捉词语的语义信息。
- 循环神经网络（RNN）：能够处理序列数据，如文本。
- 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种改进，能够更好地捕捉长距离依赖关系。
- 注意力机制（Attention Mechanism）：使模型能够关注序列中的重要部分。
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