深度学习是自然语言处理（NLP）领域中的一项关键技术。本教程将为您介绍深度学习在中文自然语言处理中的应用，包括基本概念、常用模型以及实践应用。
基本概念
什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个子领域，它通过构建和训练深层神经网络来模拟人脑处理信息的方式。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
深度学习在NLP中的应用
深度学习在自然语言处理中扮演着重要角色，它可以帮助我们进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
常用模型
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种用于图像识别的深度学习模型，它也可以应用于文本处理。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种用于序列数据处理的深度学习模型，它在自然语言处理中有着广泛的应用。
长短期记忆网络（LSTM）
长短期记忆网络是循环神经网络的一种变体，它能够学习长期依赖关系。
实践应用
文本分类
文本分类是将文本数据按照类别进行分类的过程。深度学习模型可以帮助我们实现高效的文本分类。
情感分析
情感分析是分析文本数据中情感倾向的过程。深度学习模型可以帮助我们识别文本中的情感。
机器翻译
机器翻译是将一种语言的文本翻译成另一种语言的过程。深度学习模型可以帮助我们实现高质量的机器翻译。
扩展阅读
如果您想了解更多关于深度学习的知识，可以参考以下资源：
图片展示
卷积神经网络：
循环神经网络：
长短期记忆网络：