深度学习已成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术，通过神经网络模型实现对语言的高效理解和生成。以下为关键知识点概述：
核心技术
Transformer 模型
🔄 自注意力机制（Self-Attention）突破传统RNN序列建模限制
📈 通过并行计算显著提升训练效率（对比LSTM/RNN）
🔍 点击查看Transformer原理详解预训练语言模型
🧠 BERT、GPT等模型通过大规模语料预训练获得语言理解能力
🔄 微调（Fine-tuning）实现特定任务优化
📦 模型参数量通常达到亿级甚至百亿级序列到序列（Seq2Seq）
📝 用于机器翻译、文本摘要等任务
🧩 编码器-解码器结构（Encoder-Decoder）
🚀 结合注意力机制后性能大幅提升
应用场景
文本生成
✍️ 智能写作助手（如Grammarly）
🤖 对话机器人（Chatbot）
📚 文本摘要与内容创作情感分析
😊/😢 识别文本中隐含的情绪倾向
📊 应用于社交媒体舆情监控、用户评论分析文档分类
📁 新闻分类、垃圾邮件过滤等场景
📈 通过BERT等模型实现90%+准确率
学习资源
📚 NLP基础概念入门
🔧 深度学习框架实践指南
📊 最新研究论文汇总