深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它在自然语言处理（NLP）中扮演着至关重要的角色。以下是深度学习在自然语言处理中的一些应用：
应用场景
- 文本分类：例如，将新闻文章分类为体育、政治、娱乐等类别。
- 情感分析：分析社交媒体上的评论或产品评价，判断用户对某个主题或产品的情感倾向。
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 问答系统：回答用户提出的问题，例如，搜索引擎的问答功能。
技术栈
- 卷积神经网络（CNN）：在文本分类、图像识别等领域有广泛应用。
- 循环神经网络（RNN）：在序列数据处理方面表现优异，如语言模型、机器翻译等。
- 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种变体，能够更好地处理长序列数据。
- 生成对抗网络（GAN）：在生成文本、图像等方面有潜在应用。