深度学习在自然语言处理中的应用 🤖

技术概述

深度学习通过多层神经网络模拟人脑处理信息的方式，已成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术。以下为关键应用场景：

1. ✅ 机器翻译

   • 基于Transformer的模型（如 深度学习入门指南）显著提升翻译质量
   • 使用 LSTM/GRU 等循环结构处理序列依赖关系

2. ✅ 情感分析

   • 利用预训练语言模型（如 BERT）进行文本情感识别
   • 图片展示：神经网络_架构

3. ✅ 问答系统

   • 结合注意力机制实现精准语义匹配
   • 图片展示：深度学习模型结构

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拓展阅读

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