什么是序列建模？
序列建模是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，主要用于处理具有顺序依赖性的数据（如文本、语音等）。常见应用场景包括：
- ✅ 机器翻译（如英文→中文）
- ✅ 文本生成（如故事创作、对话回复）
- ✅ 语音识别（将音频转换为文字）
- ✅ 时间序列预测（如股票价格分析）
常用模型架构
以下模型是序列建模的典型代表：
- 🔧 RNN（循环神经网络）
- 🔧 LSTM（长短期记忆网络）
- 🔧 GRU（门控循环单元）
- 🔧 Transformer
实践步骤指南
- 🛠️ 数据预处理
- 分词与词向量化
- 构建序列（如按字符或词划分）
- 🛠️ 模型构建
- 选择适合的模型结构（如LSTM或Transformer）
- 定义损失函数与优化器
- 🛠️ 训练与评估
- 使用标注数据进行训练
- 通过验证集评估模型性能
- 🛠️ 优化与部署
- 调整超参数提升效果
- 导出模型用于实际应用
扩展阅读
🔗 点击此处了解序列建模的基础理论
📌 推荐学习：深度学习在NLP中的应用