📚 深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用

🧠 核心技术概述

深度学习通过多层神经网络，为自然语言处理领域带来了革命性突破。以下是关键应用方向：

1. 序列建模
   使用RNN、LSTM、GRU等结构处理文本序列

   *延伸阅读：[深度学习序列建模教程](/papers/deep_learning_tutorial)*

2. Transformer架构
   自注意力机制（Self-Attention）实现并行计算

   *相关论文：[Attention Is All You Need](/papers/attention_is_all_you_need)*

3. 预训练语言模型
   BERT、GPT等模型通过大规模语料预训练

   *实践案例：[NLP模型微调指南](/papers/nlp_finetuning_guide)*

4. 生成式任务
   从文本生成到机器翻译的创新应用

   

🔍 研究热点

• 多模态融合（Multimodal Fusion）
• 小样本学习（Few-shot Learning）
• 模型压缩技术（Model Compression）
• 伦理与偏见问题（Ethics_and_Bias）

📚 推荐阅读

• 深度学习基础理论
• NLP经典论文复现
• 最新研究动态