简介

自然语言处理是人工智能领域的重要分支，通过深度学习技术，我们可以让机器理解、生成和分析人类语言。以下是核心知识点概览：

  • 基础概念：语言模型、词向量、序列标注
  • 关键技术：RNN、LSTM、Transformer、BERT
  • 应用方向：机器翻译、文本生成、情感分析、问答系统
nlp_pipeline

核心技术解析

1. 词嵌入（Word Embedding）

  • Word2Vec：通过预测上下文学习词向量
  • GloVe：基于全局统计的词向量方法
  • FastText：支持子词信息的改进版本
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2. 序列模型

  • RNN/LSTM：处理时序数据的经典架构
  • Transformer：自注意力机制革新序列处理
  • BERT：预训练语言模型的里程碑
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实战应用案例

  • 文本分类：使用BERT进行情感分析
  • 机器翻译：基于Transformer的Seq2Seq模型
  • 对话系统：结合RNN和注意力机制
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学习路径推荐

  1. 先掌握Python基础与PyTorch/TensorFlow框架
  2. 学习《深度学习入门》🔗
  3. 实践项目：尝试实现一个简单的文本生成模型
  4. 拓展阅读：深度学习与Keras实战

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