🚀 NLP教程进阶之路：下一步学习指南
欢迎继续探索自然语言处理（NLP）的世界！在完成基础概念后，以下是你可以深入的方向：
🔍 1. 深入模型优化
- 算法调优：学习如何通过正则表达式和词干提取提升文本处理效率
- 嵌入向量：掌握Word2Vec和GloVe等预训练词向量的应用
- 模型评估：了解准确率、F1分数等指标的计算与优化策略
🌐 2. 探索前沿技术
- Transformer架构：研究自注意力机制和并行计算优势
- 预训练模型：实践BERT、T5等模型的微调与应用
- 多语言处理：学习跨语言文本分类与翻译技术
📚 3. 推荐学习资源
🛠 4. 实践建议
- 尝试用Python实现一个简单的文本分类项目
- 参与开源社区的NLP模型训练任务
- 使用Transformer可视化工具理解模型运行机制
继续前行吧！点击这里开启Transformer架构专题学习 🌟