序列模型是自然语言处理（NLP）中的核心工具，广泛应用于文本生成、机器翻译、语音识别等任务。以下是几种经典序列模型的介绍：
1. RNN（循环神经网络）
- 特点：通过时间序列的循环结构捕捉上下文依赖关系
- 应用场景：情感分析、文本摘要
2. LSTM（长短时记忆网络）
- 优势：解决RNN的梯度消失问题，擅长处理长序列
- 核心组件：遗忘门、输入门、输出门
3. GRU（门控循环单元）
- 简化版：融合LSTM的门控机制，计算更高效
- 适用场景：实时语音处理、小规模文本预测
4. Transformer 模型
- 创新点：基于自注意力机制，突破序列长度限制
- 应用领域：BERT、GPT等预训练模型基础
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