深度学习技术正在重塑自然语言处理领域，以下是关键应用与技术要点：
1. 核心模型演进
- 🌟 Transformer架构：通过自注意力机制突破传统RNN序列建模局限
- ✅ 预训练语言模型：如BERT、GPT系列实现通用语言理解能力
- 📈 模型压缩技术：知识蒸馏、量化等方法提升部署效率
2. 典型应用场景
- 🧠 文本生成：Chatbot、文章创作等任务
- 🔍 情感分析：社交媒体舆情监控系统
- 🗝 知识图谱：实体关系抽取与语义推理
- 📚 文档处理：论文摘要生成、信息检索优化
3. 技术挑战与前沿
- ⚠️ 序列长度限制与计算效率平衡
- 🔄 多语言模型的公平性与泛化能力
- 🌐 模型可解释性与伦理安全
欲深入了解深度学习在NLP中的具体实现，可参考：
深度学习NLP实战教程 ｜ NLP技术发展白皮书