NLP 与深度学习教程 📚

欢迎来到自然语言处理（NLP）与深度学习的入门指南！通过本教程，你将掌握如何利用深度学习技术处理文本数据，从基础概念到实战应用。🚀

什么是 NLP？🤖

自然语言处理是人工智能的一个分支，专注于计算机与人类语言的交互。深度学习为NLP提供了强大的工具，例如：

• 词向量（Word Embeddings）
• 语言模型（Language Models）
• 序列到序列模型（Seq2Seq）
• Transformer 架构

📌 扩展阅读：深度学习基础教程 可帮助你巩固相关知识。

核心技术与工具 🛠

1. 词嵌入：将词语转化为数值向量，常用工具包括 Word2Vec 和 GloVe。
2. Transformer 模型：基于自注意力机制，适用于 机器翻译 和 文本生成。
3. 预训练模型：如 BERT、GPT 等，可直接用于 文本分类 任务。

实战项目建议 🧪

• 使用 Python 和 TensorFlow 构建情感分析模型
• 尝试 Jupyter Notebook 进行实时文本处理实验
• 参考 NLP实战案例 深入理解应用场景

推荐学习资源 📘

1. 《深度学习》书籍
2. Coursera NLP 专项课程
3. Hugging Face 文本处理工具库