欢迎来到深度学习在自然语言处理领域的入门指南！本教程将带你了解NLP的核心技术、应用场景及实战技巧，适合有一定机器学习基础的学习者。
🚀 什么是NLP？
自然语言处理（Natural Language Processing）是人工智能的一个分支，专注于计算机与人类语言的交互。深度学习通过神经网络模型，显著提升了NLP任务的性能，例如：
- 文本分类
- 机器翻译
- 情感分析
- 命名实体识别
🔧 核心技术解析
1. 传统模型 vs 深度学习
| 模型类型 | 特点 | 优势 |
|---|---|---|
| RNN/LSTM | 时序数据处理 | 捕捉上下文依赖关系 |
| Transformer | 自注意力机制 | 并行计算，处理长距离依赖 |
2. 常用深度学习框架
- PyTorch：动态计算图，适合研究场景
- TensorFlow：静态图优化，适合生产部署
- Hugging Face Transformers：预训练模型库，简化开发流程
📚 实战应用场景
1. 文本生成
使用GPT系列模型实现对话系统、故事创作等创新应用
2. 情感分析
通过BERT等预训练模型进行社交媒体舆情监控
3. 机器翻译
基于Transformer的多语言翻译系统开发
📖 学习资源推荐
💡 小提示：建议从基础模型开始实践，逐步过渡到复杂架构。遇到问题时，可参考常见问题解答获取帮助。