🎉 欢迎学习深度学习在NLP中的应用！本教程将带您探索自然语言处理领域中深度学习的核心技术与实践案例。以下是关键内容概览：
📘 1. 基础概念
- 深度学习模型：从传统RNN到现代Transformer架构的演进历程
- 关键组件：注意力机制（Attention）、自注意力（Self-Attention）、位置编码（Positional Encoding）
- 训练技巧：数据增强、迁移学习、模型蒸馏等优化策略
🧠 2. 核心模型解析
- Transformer：通过自注意力机制实现并行计算的突破性模型
- BERT：基于Transformer的预训练语言模型，支持上下文双向理解
- GPT系列：以自回归方式生成文本的大型语言模型家族
📚 3. 实战案例
- 文本分类：使用LSTM/GRU进行情感分析
- 机器翻译：基于Seq2Seq的端到端训练流程
- 对话系统：构建基于Transformer的聊天机器人
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