核心技术概览
自然语言处理的高级领域涵盖以下关键技术：
- Transformer模型 🔄
基于自注意力机制的架构，已成为现代NLP的基石。了解更多 - 预训练语言模型 📚
如BERT、GPT系列通过海量文本训练，实现多任务迁移学习 - 序列到序列（Seq2Seq） 🔄
用于机器翻译、文本摘要等任务的编码-解码框架 - 对话系统 💬
包含规则引擎、深度学习对话模型和强化学习优化方法
实战应用场景
- 文本生成 📝
使用GANs或 autoregressive models 创造创意性内容 - 情感分析 😊😢
通过BERT等模型进行细粒度情绪识别 - 信息抽取 🧾
实现实体识别与关系抽取的联合建模 - 多模态处理 🖼️
整合文本与图像/语音的跨模态理解
学习资源推荐
📚 进阶教程：NLP高级技术实践
📘 理论书籍：《深度学习》第12章
🛠️ 工具对比：常用NLP框架测评