自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到机器如何理解和生成人类语言。在这个高级教程中，我们将探讨一些NLP的高级主题。
主题列表
- 词嵌入（Word Embeddings）
- 序列模型（Sequence Models）
- 注意力机制（Attention Mechanisms）
- 预训练语言模型（Pre-trained Language Models）
词嵌入
词嵌入是将词汇映射到连续向量空间的技术，这使得机器能够更好地理解词汇之间的相似性和语义关系。
- 快速链接：词嵌入详解
序列模型
序列模型用于处理序列数据，如时间序列、文本等。它们在自然语言处理中有着广泛的应用。
- 快速链接：序列模型基础
注意力机制
注意力机制是一种用于处理序列数据的机制，它可以让模型更加关注序列中的重要部分。
- 快速链接：注意力机制原理
预训练语言模型
预训练语言模型是在大规模文本语料库上预先训练的语言模型，它们在自然语言处理任务中表现出色。
- 快速链接：预训练语言模型应用
NLP 模型架构
希望这个教程能帮助您更好地理解高级自然语言处理的概念和技术。