概述
深度学习已成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术。以下内容将带你了解其基础概念、常用模型及实践方法。
核心概念
- 词向量：使用
word2vec或BERT等技术将文本转化为数值表示 - 序列建模：通过RNN、LSTM或Transformer处理文本序列
- 迁移学习：借助预训练模型（如
GPT-3）提升任务性能
常用模型
1. RNN & LSTM
- 适合处理时序数据
- 通过门控机制捕捉长期依赖
💡 示例：情感分析实战
2. Transformer
- 基于自注意力机制
- 支持并行计算，效率更高
3. BERT
- 预训练语言模型，支持多种任务
- 包括问答系统和文本分类
实战案例
- 文本分类：使用
TF-IDF与LSTM对比 - 机器翻译：基于
Transformer的Seq2Seq架构 - 文本生成：通过
GPT-2实现对话回复