深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用实践 🧠

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，深度学习技术的引入极大推动了其发展。以下将从核心技术、应用案例和学习资源三个方面展开：

核心技术

• Transformer 模型
  以自注意力机制（Self-Attention）为核心，解决了传统RNN的长距离依赖问题。

  

• 预训练语言模型
  如 BERT、GPT 等通过大规模语料预训练，显著提升下游任务性能。

  

• 序列到序列（Seq2Seq）
  常用于机器翻译和文本生成，如 Google 的 Neural Machine Translation 系统。

  

实战应用

• 文本分类
  应用场景：垃圾邮件检测、情感分析等

  

• 对话系统
  基于深度学习的 chatbot 可实现多轮对话理解与生成

  

• 命名实体识别（NER）
  用于信息提取，如人名、地名、组织机构识别

  

学习资源

• 基础教程：深度学习入门指南
• 高级实践：NLP 高级技术解析
• 工具库对比：TensorFlow vs PyTorch

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📚 推荐学习路径：NLP 入门路线图