自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）是深度学习在人工智能领域的重要分支，专注于计算机与人类语言的交互。以下是 NLP 的核心内容概览：
📌 1. NLP 的主要应用
- 文本分类：如情感分析、垃圾邮件检测
- 机器翻译：如中英互译、多语言对话
- 问答系统：基于语义理解的智能回复
- 语音识别：将语音信号转化为文本
🧠 2. 核心技术模型
- 传统方法：基于规则和统计的分词、词性标注
- 深度学习方法：
- RNN/LSTM：处理序列数据的经典结构
- Transformer：通过自注意力机制实现并行计算
- BERT：预训练语言模型的里程碑
📚 3. 学习资源推荐
- NLP 入门指南：从基础概念到实战案例
- 深度学习模型详解：涵盖 RNN、CNN、Transformer 等主流架构
- 中文自然语言处理工具：结巴分词、THULAC 等开源库
📈 4. 发展趋势
- 多模态 NLP：结合文本与图像/语音数据
- 小样本学习：降低数据依赖性
- 可解释性研究：提升模型透明度
如需进一步探索 NLP 在实际项目中的应用，可访问 NLP 工程实践 获取代码示例与案例分析。