🧠 深度学习自然语言处理（NLP）教程

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。以下是一些关键知识点与学习建议：

📘 1. 核心概念

• 词向量（Word Embedding）：将词语转化为数学向量，常用模型包括 Word2Vec、GloVe 和 FastText
• 序列建模：通过 RNN、LSTM 或 Transformer 处理文本序列
• 预训练语言模型：如 BERT、GPT 系列，通过大量文本数据学习通用语言表示

🌍 2. 实践方向

• 文本分类：情感分析、垃圾邮件检测
• 机器翻译：使用 Transformer 实现中英互译
• 问答系统：基于预训练模型的问答训练

📚 3. 学习资源

• 深度学习基础教程：了解神经网络与深度学习的核心原理
• Transformer 模型详解：从零实现 Attention 机制
• NLP 工具实践：使用 Hugging Face 库进行模型微调

🧪 4. 推荐项目

• 文本生成：尝试用 GPT-2 生成故事或对话
• 情感分析：基于 IMDb 电影评论数据集训练模型
• 多语言处理：探索 MBERT 进行跨语言文本分类

如需进一步了解 NLP 在深度学习中的应用，可参考 自然语言处理进阶指南 获取更多实战案例。