深度学习是自然语言处理（NLP）领域的关键技术之一。本教程将为您介绍深度学习在NLP中的应用，包括基本概念、常用模型和实战案例。

基本概念

什么是深度学习？

深度学习是一种机器学习技术，它使用类似人脑的神经网络结构来学习数据中的复杂模式。

深度学习在NLP中的应用

深度学习在NLP中的应用非常广泛，包括：

  • 文本分类
  • 机器翻译
  • 命名实体识别
  • 语音识别

常用模型

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络在图像处理中表现出色，也被广泛应用于NLP任务。

循环神经网络（RNN）

循环神经网络可以处理序列数据，如文本。

长短期记忆网络（LSTM）

LSTM是RNN的一种变体，可以更好地处理长序列数据。

生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络可以用于生成新的文本数据。

实战案例

文本分类

以下是一个简单的文本分类示例：

# 示例代码

查看更多文本分类示例

扩展阅读

如果您想深入了解深度学习在NLP中的应用，以下是一些推荐资源：

深度学习神经网络