📘 什么是自然语言处理？

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，专注于计算机与人类语言的交互。通过深度学习技术，NLP能够实现文本理解、情感分析、机器翻译等复杂任务。

自然语言处理_概述

🔍 深度学习在NLP中的关键应用

  • 文本分类：如垃圾邮件检测、情感分析
  • 机器翻译：如Google Translate的神经网络模型
  • 问答系统：如智能客服、知识库查询
  • 语音识别：将语音信号转化为文本（如Siri、语音助手）
深度学习_技术

🤖 重要模型与框架

模型 功能 代表项目
Transformer 自注意力机制，突破序列建模瓶颈 这里了解原理
BERT 预训练语言模型，支持上下文理解 点击进入BERT详解
GPT 生成式预训练模型，擅长文本生成 扩展阅读
Transformer_模型

📚 学习资源推荐

  1. 《深度 learning 与 NLP 入门指南》（本站详细教程）
  2. 《自然语言处理实战》（外部学习资料）
  3. 《Transformer模型的数学原理》（进阶内容）
自然语言处理_实战

🧩 挑战与趋势

  • 挑战：语义歧义、多语言支持、计算资源需求
  • 趋势：
    • 小样本学习（Few-shot Learning）
    • 多模态融合（如文本+图像）
    • 可解释性研究（XAI）
深度学习_趋势

本内容为技术科普，如需进一步探讨具体算法或案例，请访问深度学习与NLP专题页。