自然语言处理（NLP）与深度学习的结合，正在重塑人工智能的边界。以下为关键知识点梳理👇
核心技术
- 词嵌入（Word Embedding）
- 将文本转化为向量表示，如Word2Vec、GloVe
- 📌 图像示例：词向量可视化
- 循环神经网络（RNN）
- 适用于序列数据建模，如情感分析
- 📌 图像示例：RNN结构图
- Transformer模型
- 基于自注意力机制，突破RNN局限
- 📌 图像示例：Transformer架构
应用场景
- 机器翻译：如Google Translate的深度学习引擎
- 对话系统：基于Transformer的聊天机器人
- 文本生成：如GPT系列模型
- 📌 图像示例：NLP应用案例
学习资源
- 深度学习入门：点击进入深度学习教程
- 经典论文：Attention Is All You Need
- 工具对比：TensorFlow vs PyTorch
📌 拓展阅读：自然语言处理技术发展史