深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛，它使得机器能够理解和生成人类语言。以下是一些关于深度学习与NLP的关键概念和技术的介绍。

关键概念

  • 词嵌入（Word Embedding）：将词汇映射到高维空间中的向量，以便计算机可以理解词汇之间的关系。
  • 循环神经网络（RNN）：一种能够处理序列数据的神经网络，常用于语言模型和机器翻译。
  • 长短期记忆网络（LSTM）：一种特殊的RNN，能够学习长期依赖关系。
  • 生成对抗网络（GAN）：一种由生成器和判别器组成的网络，用于生成逼真的文本数据。

技术应用

  • 机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言，例如将中文翻译成英文。
  • 情感分析：分析文本中的情感倾向，例如判断一篇评论是正面、负面还是中性。
  • 文本摘要：自动生成文本的摘要，提取关键信息。
  • 问答系统：根据用户的问题，从大量文本中检索出相关答案。

扩展阅读

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