📘 什么是深度学习在自然语言处理中的应用？

深度学习通过多层神经网络自动提取文本特征，已成为 NLP 领域的核心技术。常见应用场景包括：

  • 文本分类 📋
  • 情感分析 😊😢
  • 机器翻译 🌍
  • 问答系统 💬
  • 文本生成 📝

📌 本教程适合初学者，建议先掌握 基础 NLP 概念 再深入学习

🧩 核心概念解析

1. 神经网络结构

  • 全连接层 🧱：处理原始输入数据
  • 卷积层 🧾：提取局部特征（如文本 n-gram）
  • 循环层 🔄：处理序列数据（如 RNN/LSTM）
  • Transformer 🧬：基于自注意力机制的模型
神经网络结构

2. 常用模型

模型类型 应用场景 优点
CNN 文本分类 参数少，适合短文本
RNN 语音识别 处理时序依赖
BERT 情感分析 预训练+微调范式

📚 实战案例

  1. 情感分析：使用 LSTM 分析影评情感

    LSTM 情感分析

  2. 文本生成：基于 Transformer 的对话系统

    Transformer 文本生成

  3. 机器翻译：Seq2Seq 模型实现中英互译

    Seq2Seq 机器翻译

📖 扩展阅读

📌 遇到技术难题时，可参考 社区问答 获取帮助