深度学习模型在自然语言处理中的应用

深度学习模型在自然语言处理（NLP）领域扮演着至关重要的角色。以下是一些常用的深度学习模型及其在NLP中的应用：

• 循环神经网络（RNN）：RNN能够处理序列数据，如文本，并且常用于语言模型、机器翻译和情感分析等任务。
• 长短期记忆网络（LSTM）：LSTM是RNN的一种变体，特别适用于处理长距离依赖问题，如机器翻译。
• 门控循环单元（GRU）：GRU是LSTM的简化版本，在保持LSTM强大功能的同时，减少了参数数量和计算复杂度。

LSTM结构图

• 卷积神经网络（CNN）：CNN在图像识别领域取得了巨大成功，后来也被应用于NLP任务，如文本分类和命名实体识别。
• Transformer：Transformer模型基于自注意力机制，被广泛应用于机器翻译、文本摘要和问答系统等任务。

Transformer结构图

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