深度学习已成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术，广泛应用于文本理解、生成和多模态任务。以下是几个典型场景：
1. 文本分类与情感分析 😊
- 通过CNN或RNN提取文本特征，实现垃圾邮件过滤、产品评论情感判断等任务
- 示例：情感分析实战教程
2. 机器翻译与语言模型 🌍
- Transformer架构彻底改变了序列建模范式，支持多语言实时翻译
- 可扩展学习：/nlp_tutorials/transformer
3. 对话系统与问答技术 💬
- 基于深度学习的seq2seq模型可构建智能客服、智能问答等应用
- 推荐阅读：/nlp_tutorials/dialog_system
4. 文本生成与摘要 📝
- GAN和VAE等生成模型可实现新闻摘要、故事创作等创新应用
- 实践指南：/nlp_tutorials/text_generation
深度学习技术持续演进，建议结合最新研究动态了解前沿进展。