🧠 深度学习在自然语言处理中的应用教程
深度学习基础概念
深度学习是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。在NLP领域，它被广泛应用于：
- 文本分类
- 情感分析
- 机器翻译
- 文本生成
📌 本教程配套代码仓库：https://github.com/ullrai/ai_toolkit
常见深度学习模型
1. RNN/LSTM
适用于序列数据处理，如文本生成和语音识别
RNN结构
2. Transformer
基于自注意力机制，成为现代NLP的核心架构
Transformer模型
3. BERT
预训练语言模型，支持多种NLP任务
BERT架构
学习路径建议
- 先掌握基础NLP概念
- 学习Python深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）
- 实践文本分类项目
- 深入理解Transformer原理
扩展学习资源
📚 建议阅读《深度学习》（花书）第12章自然语言处理部分