深度学习与自然语言处理（Deep Learning for Natural Language Processing，简称DL-NLP）是当前人工智能领域的一个热点方向。它结合了深度学习和自然语言处理技术，使得机器能够更好地理解和处理人类语言。

主要内容

  1. 深度学习基础

    • 深度神经网络（Deep Neural Networks）
    • 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）
    • 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）
    • 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）

  2. 自然语言处理基础

    • 词向量（Word Vectors）
    • 词性标注（Part-of-Speech Tagging）
    • 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）
    • 机器翻译（Machine Translation）

  3. 深度学习在自然语言处理中的应用

    • 文本分类（Text Classification）
    • 情感分析（Sentiment Analysis）
    • 文本生成（Text Generation）
    • 问答系统（Question Answering）

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Neural_Networks

扩展阅读

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