深度学习已成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术，通过神经网络模型实现对语言的高效理解和生成。以下为关键知识点梳理：
核心模型与技术
RNN（循环神经网络）
🧠 适用于序列建模，通过记忆单元处理时序依赖。CNN（卷积神经网络）
🧩 用于文本分类和特征提取，捕捉局部模式。Transformer
⚡ 基于自注意力机制，支持并行计算，成为当前主流架构。
应用场景
- 机器翻译
📚 例如英文到中文的翻译任务，可参考 NLP基础教程 了解原理 - 情感分析
😊 通过文本分类判断用户情绪倾向 - 文本生成
✍️ 如聊天机器人、文章摘要等任务
学习路径建议
- 先掌握 NLP基础概念
- 学习深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）
- 实践经典任务：文本分类 → 机器翻译 → 对话系统
📌 提示：深度学习模型需大量标注数据训练，可结合迁移学习提升效果。