深度学习已成为NLP领域的核心技术，广泛应用于文本分类、机器翻译、情感分析等任务。以下是关键知识点和资源推荐：

📚 基础概念

  • 神经网络结构：包含全连接网络、卷积网络（CNN）、循环网络（RNN）和Transformer等
  • 词向量表示：Word2Vec、GloVe、BERT等预训练模型
  • 训练流程：数据预处理 → 模型构建 → 损失函数优化 → 预测与评估

🧠 核心模型

  1. RNN/LSTM

    Recurrent_Network
    适合处理序列数据，但存在梯度消失问题

  2. Transformer

    Transformer_Model
    基于自注意力机制，实现并行计算突破

  3. BERT

    BERT_Framework
    双向Transformer架构，支持多种NLP任务

🛠️ 实战框架

框架 特点 应用场景
TensorFlow 全面的深度学习工具包 复杂模型开发
PyTorch 动态计算图，易于调试 研究型模型实验
HuggingFace 提供预训练模型和转换工具 快速实现NLP应用

🌐 推荐学习路径

  1. 入门教程：深度学习基础
  2. 模型实战：Transformer实现指南
  3. 高级主题：BERT微调技术

📌 扩展阅读

Deep_Learning_NLP
*图示：深度学习与NLP技术融合示意图*