深度学习已成为推动自然语言处理（NLP）革命的核心力量，通过神经网络模型赋予机器理解人类语言的能力。以下内容将带你探索这一领域的关键知识点：
📚 核心概念
- Transformer架构：基于自注意力机制，解决了传统RNN的序列建模难题
- 预训练语言模型：如BERT、GPT等，通过海量文本训练实现多任务迁移学习
- 序列到序列模型：用于机器翻译、文本摘要等生成任务
🎯 典型应用场景
- 情感分析：通过深度学习识别文本情绪倾向
- 命名实体识别：精准定位文本中的实体（人名/地点/组织等）
- 对话系统：构建能理解上下文的智能聊天机器人
⚠️ 技术挑战
- 数据质量与标注成本
- 模型可解释性难题
- 长尾语言支持不足
🔍 深入学习资源
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