学习路径概览
以下为「自然语言处理进阶」的核心学习模块，适合有一定基础的学习者深入探索：
语言模型优化 📚
- 掌握Transformer架构与自注意力机制
- 学习如何训练和微调BERT、RoBERTa等预训练模型
- 探索模型压缩技术（如知识蒸馏）
高级文本处理 🔍
- 深度学习中的序列标注任务（NER、POS tagging）
- 多语言文本处理与跨语言迁移学习
- 高级文本生成技术（如GANs在NLP中的应用）
对话系统与生成 💬
- 构建基于深度学习的聊天机器人
- 研究强化学习在对话策略优化中的应用
- 探索多轮对话管理技术
NLP工程实践 🛠
- 文本预处理的高级技巧（分词、词干提取、实体识别）
- 模型部署与优化（ONNX、TensorRT）
- 大规模数据处理与分布式训练
扩展学习建议
图片关键词参考
- 深度学习模型架构：
深度学习_模型架构 - 文本生成示意图：
文本生成_示意图 - NLP应用案例：
NLP_应用案例 - 语言模型训练过程：
语言模型_训练过程