欢迎来到高级NLP技术课程！本课程将深入解析自然语言处理的核心算法与实战技巧，适合具备基础Python编程和NLP知识的学习者。
🧠 课程亮点
- 深度学习模型：探索Transformer、BERT等前沿架构
- 实战项目：包含情感分析、文本生成、机器翻译等案例
- 优化技巧：学习如何提升模型性能与推理效率
📘 学习大纲
文本预处理
- 分词与词干提取
- 去除停用词与标点符号
- 构建词向量（Word2Vec, GloVe）
特征工程
- TF-IDF与N-gram模型
- 词性标注与依存关系分析
- 语义相似度计算
深度学习实战
- 使用PyTorch构建RNN/CNN模型
- 预训练模型微调（Finetuning）
- 多任务学习与迁移学习
高级应用
- 领域自适应与模型压缩
- 消歧技术与对话系统
- 部署NLP模型到生产环境
📚 推荐学习路径
🧪 实践建议
- 使用Jupyter Notebook进行代码实验
- 参与Kaggle NLP竞赛提升实战能力
- 阅读《自然语言处理综述》深化理论理解
如需更多技术细节，可访问深度学习模型优化指南进一步学习 😊