深度学习与自然语言处理指南

深度学习在自然语言处理（NLP）领域已经取得了显著的成果。以下是一些关于深度学习在NLP中的应用和技巧：

  • 词嵌入（Word Embedding）：将词汇转换为向量表示，使得语义相近的词汇在向量空间中距离更近。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如文本和语音。
  • 长短时记忆网络（LSTM）：RNN的一种变体，能够学习长期依赖关系。
  • 注意力机制（Attention Mechanism）：使模型能够关注输入序列中与当前任务相关的部分。

深度学习与自然语言处理

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希望这份指南能对您有所帮助！