什么是自然语言处理？
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，专注于计算机与人类语言的交互。通过深度学习技术，我们可以让机器理解、生成和翻译语言，例如：
- 文本分类（如情感分析）
- 机器翻译（如中英互译）
- 问答系统（如智能客服）
🧠 深度学习为NLP带来了革命性突破，例如基于神经网络的模型显著提升了语言理解能力！
核心模型与技术
以下是NLP领域常用的深度学习模型：
- RNN/LSTM
- 适合处理序列数据（如文本）
- 📌 图片：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/循环神经网络/" alt="循环神经网络"/></center>
- Transformer
- 通过自注意力机制处理长距离依赖
- 🌐 应用于机器翻译、文本生成等场景
- 📌 图片：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Transformer模型/" alt="Transformer模型"/></center>
- BERT/预训练模型
- 通过大规模语料预训练，再微调解决具体任务
- 📌 图片：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/BERT架构/" alt="BERT架构"/></center>
实践应用场景
- 智能客服：问答系统与对话理解
📌 示例：对话系统实现教程 - 文本生成：如文章摘要、故事创作
📌 图片：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/文本生成示例/" alt="文本生成示例"/></center> - 情感分析：判断文本情绪倾向
📌 图片：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/情感分析图表/" alt="情感分析图表"/></center>
学习资源推荐
- 深度学习基础概念
- 理解神经网络、梯度下降等核心知识
- NLP实战项目
- 包含情感分析、文本生成等代码示例
- Transformer进阶教程
- 深入解析自注意力机制与位置编码
💡 提示：建议从简单的任务（如文本分类）开始实践，逐步探索复杂模型！
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