深度学习技术近年来在自然语言处理领域取得了突破性进展，以下是一些关键方向与资源：
1. 核心模型与技术
- Transformer架构：通过自注意力机制（Self-Attention）实现并行计算，成为NLP的基础模型
- 预训练语言模型：如BERT、GPT系列，通过大规模语料训练实现多任务迁移学习
- 序列到序列模型：用于机器翻译、文本生成等任务，如OpenNMT框架
2. 应用场景
- 文本分类与情感分析
- 命名实体识别（NER）
- 问答系统与对话理解
- 文本摘要与生成
- 语言模型微调与部署
3. 学习资源
4. 工具与框架
- PyTorch & TensorFlow 实战教程
- HuggingFace 库的使用指南
- Colab 实验环境配置建议
如需进一步探索，可访问 NLP技术专题 获取完整资料库 📚